c#+halcon1.2 实现形状匹配

有很多学员有疑惑:我们不是一直学labview,为什么突然变成了c#+halcon?其实大家不必疑惑,工业视觉涉及的领域和软件很广,我们多了解一些不同的算法平台,将来有一天说不定能用得上,最终目标都是用labview这个平台来进行调用。

目前已知的labview调用第三方平台的方式有:1.调用exe,2,调用dll库(c++),3.调用.net库,4.调用ActiveX控件,5调用 windows api (.net)。


他山之石,可以攻玉。对于我们工业视觉领域,能用得上的地方有:labview  .net调用halcon,labview通过c++封装库dll后调用dll,labview通过c#封装类库后调用dll(例如激光打标行业中金橙子打标软件labview二次开发),labview调用c#版的opencv做计算机视觉,labview调用tensorflow或caffe封装后的库做深度学习。

因此学会不同的库的使用,对将来突破你的编程瓶颈有极大的帮助。

下面开始halcon的编程:

c#+halcon1.2 实现形状匹配_第1张图片

1.新建相关变量

HObject himage, ho_ModelContours, ho_TransContours;

HTuple hv_Width, hv_Height;

HTuple hv_HomMat2D, modelID;

HTuple hv_Row1, hv_Column1, hv_Row2,  hv_Column2, hv_RefRow, hv_RefColumn;

HTuple hv_Row, hv_Column, hv_Angle, hv_Score, hv_I;

2.打开图片

openFileDialog1.Filter = "JPEG文件|*.jpg|BMP文件|*.bmp|png文件|*.png";//过滤文件格式

            if (openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)

            {

                HOperatorSet.ReadImage(out himage, (HTuple)openFileDialog1.FileName);

                HOperatorSet.GetImageSize(himage, out hv_Width, out hv_Height);//获取图像尺寸

                HOperatorSet.SetPart(hWindowControl1.HalconWindow, 0, 0, hv_Height - 1, hv_Width - 1);//设置显示控件尺寸

                HOperatorSet.DispObj(himage, hWindowControl1.HalconWindow);

            }

3.加载并显示模板

openFileDialog2.Filter = "形状匹配模板文件|*.shm";//过滤文件格式

            if (openFileDialog2.ShowDialog() == DialogResult.OK)

            {

                HOperatorSet.ReadShapeModel((HTuple)openFileDialog2.FileName, out modelID);

                HOperatorSet.GetShapeModelContours(out ho_ModelContours, modelID, 1);

                //HOperatorSet.GetImageSize(ho_ModelContours, out hv_Width, out hv_Height);//获取图像尺寸

                //HOperatorSet.SetPart(hWindowControl2.HalconWindow, 0, 0, hv_Height - 1, hv_Width - 1);//设置显示控件尺寸

                HOperatorSet.SmallestRectangle1Xld(ho_ModelContours, out hv_Row1, out hv_Column1,out hv_Row2, 

                    out hv_Column2);

                hv_RefRow = ((hv_Row2.TupleMax()) - (hv_Row1.TupleMin())) / 2;

                hv_RefColumn = ((hv_Column2.TupleMax()) - (hv_Column1.TupleMin())) / 2;

                HOperatorSet.VectorAngleToRigid(0, 0, 0, hv_RefRow, hv_RefColumn, 0, out hv_HomMat2D);

                HOperatorSet.AffineTransContourXld(ho_ModelContours, out ho_TransContours, hv_HomMat2D);

                HOperatorSet.SetColor(hWindowControl2.HalconWindow, "green");

                HOperatorSet.DispObj(ho_TransContours, hWindowControl2.HalconWindow);

            }

4.匹配并显示结果

HOperatorSet.FindShapeModel(himage, modelID, (new HTuple(0)).TupleRad()

          , (new HTuple(360)).TupleRad(), 0.5, 1, 0.5, "least_squares", (new HTuple(4)).TupleConcat(

          1), 0.75, out hv_Row, out hv_Column, out hv_Angle, out hv_Score);

            for (hv_I = 0; (int)hv_I <= (int)((new HTuple(hv_Score.TupleLength())) - 1); hv_I = (int)hv_I + 1)

            {

                HOperatorSet.HomMat2dIdentity(out hv_HomMat2D);

                {

                    HTuple ExpTmpOutVar_0;

                    HOperatorSet.HomMat2dRotate(hv_HomMat2D, hv_Angle.TupleSelect(hv_I), 0, 0,

                        out ExpTmpOutVar_0);

                    hv_HomMat2D.Dispose();

                    hv_HomMat2D = ExpTmpOutVar_0;

                }

                {

                    HTuple ExpTmpOutVar_0;

                    HOperatorSet.HomMat2dTranslate(hv_HomMat2D, hv_Row.TupleSelect(hv_I), hv_Column.TupleSelect(

                        hv_I), out ExpTmpOutVar_0);

                    hv_HomMat2D.Dispose();

                    hv_HomMat2D = ExpTmpOutVar_0;

                }

                ho_TransContours.Dispose();

                HOperatorSet.AffineTransContourXld(ho_ModelContours, out ho_TransContours,

                    hv_HomMat2D);

                HOperatorSet.SetColor(hWindowControl1.HalconWindow, "green");

                HOperatorSet.DispObj(ho_TransContours, hWindowControl1.HalconWindow);

            }

c#+halcon1.2 实现形状匹配_第2张图片

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