Halcon实现边缘提取

一、边缘提取

 

1、设置ROI兴趣区域

2、快速二值化,并连接相邻区域。
这样做的目的是进一步减少目标区域,通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来

3、提取最接近目标区域的轮廓
常用函数有boundary,gen_contour_region_xld

4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓

5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作

6、将膨胀后的区域和原图进行减操作(在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波)。这样就能得到只
有边缘的真实图像
 

7、用canny或其他算子(根据需要)提取亚像素轮廓,一般使用edges_sub_pix函数

 

8、处理和计算
得到真实的边缘XLD后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。
你可能用到的函数segment_contours_xld(分割)  union_collinear_contours_xld(联合相邻或相同
角度直线)select_contours_xld(提取想要的轮廓) union_cocircular_contours_xld(联合相同圆)
等等
得到轮廓后如果你不知道怎么处理后得到你想要的东西(线、弧、圆、角、矩形)你都可以将轮廓转化
为点,然后用点集合来拟合任何你想要的东西。

二、BLOB分析检测(前面一篇有详细讲解,本骗只讲思路)

(1)应用ROI,可以使Blob分析加速。
(2)匹配ROI区域或图像,详将GUIDEIIB以形状为基础的匹配。
(3)校正图像<经常用来去除镜头畸变或把图像转换到参考点视角,如双目视觉时的图像校正>
(4)图像前处理
(5)引用分割参数
(6)分割图像
(7)区域处理
(8)特征提取
(9)把提取的结果转换到世界坐标中
(10)结果可视化。

    相机的标定和矫正不在本篇的学习之中。直接讲提取BLOB

 

1、一般先使用均值滤波去噪

2、利用去噪图像与平滑图像的OFFSET提取区域边缘,常见函数dyn_threshold 

3、提取连通域dyn_threshold 

4、根据形状或是灰度等特征来提取你想要的blob。
另一种方法就是分水岭算法
watersheds (ImageGauss, Basins, Watersheds)/
 

1、对图像进行高斯滤波

 

还有的图形更简单直接二值化就可以啦
bin_threshold (Fin, Dark) //分割图像,输出Dark区域,Fin已经被处理为区域//
difference (Fin, Dark, Background) //计算Fin与Dark两个区域的补集//
还有个函数应该说是让你高兴还是沮丧呢,以为一个函数就可以直接提取你想要的,但是参数很难调整
    lines_gauss(Image, Lines, 6, 0.3, 0.5, 'light', 'true', 'gaussian', 'true')
三、赃物检测
1、得到两个不同高斯标准差的高斯积卷
2、对原始图像进行傅里叶变换'to_fre'
3、用之前的积卷对图像做积卷滤波
4、傅里叶反变换‘from_fre’

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