Halcon学习之边缘检测函数

sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根据图像的一次导数计算图像的边缘

close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )

close_edges_length ( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙。输出的区域包含杯关闭的区域。（感觉是对边缘的扩充）

derivate_gauss ( Image : DerivGauss : Sigma, Component : )高斯导数

watersheds ( Image : Basins, Watersheds : : ) 从图像中提取分水岭。

zero_crossing ( Image : RegionCrossing : : ) 零交点（二次导数）

diff_of_gauss ( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : ) 近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。

laplace_of_gauss ( Image : ImageLaplace : Sigma : ) 拉普拉斯高斯

edges_color_sub_pix ( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精确的亚像素边缘提取（彩色图像）

edges_sub_pix ( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精确边缘提取的亚像素（灰度图像）

edges_color ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 根据颜色进行边缘提取

edges_image ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 边缘提取

skeleton ( Region : Skeleton : : ) 计算区域的骨架/框架 Skeleton == Region

frei_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅）

frei_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅和方向）

nonmax_suppression_dir ( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : ) 使用方向图像 抑制所有的超过给定最大值的图像灰度值的点

gen_contours_skeleton_xld ( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 将轮廓骨架转换成 XLD 轮廓

laplace ( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : ) 使用有限差分计算拉普拉斯变换

info_edges ( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs ) 估计滤波器的宽度

kirsch_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) 使用 Kirsch 算子计算出边缘（振幅和方向）

prewitt_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Prewitt 算子计算出边缘（振幅）

kirsch_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Kirsch 算子计算出边缘（振幅）

highpass_image ( Image : Highpass : Width, Height : ) 从高频成分提取的图像。

sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 使用 Sobel 算子计算出边缘（振幅）

robinson_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Robinson 算子计算出边缘（振幅）

roberts ( Image : ImageRoberts : FilterType : ) 使用 Robert 算子计算边缘

原文地址：http://www.360doc.com/content/16/1017/22/13826502_599218258.shtml