Halcon之使用 HALCON/C++ 编程

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Introducing HALCON/C++

HALCON/C++ 是 HALCON 与 C++ 编程语言的接口。 与 HALCON 库一起，它允许在 C++ 程序中使用 HALCON 的图像处理能力。

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一、1、A First Example

Figure 4.1: The left side shows the input image (a mandrill), and the right side shows the result of the image processing: the eyes of the monkey.

输入图像如图 4.1 左侧所示。任务是通过分割找到猴子的眼睛。眼睛的分割由图4.2中的C++程序进行，分割过程的结果如图4.1右侧所示。
该程序或多或少是不言自明的。基本思想如下：首先，假设图像Mandrill是灰度值范围在0到255之间的字节图像，首先选择输入图像中灰度值至少为128的所有像素。 其次，进行连通分量分析。 HALCON 运算符的结果是一个区域数组。根据邻域关系，每个区域在不接触另一个区域的意义上是孤立的。在这些区域中，选择与猴子的眼睛相对应的两个区域。这是通过使用区域的形状属性、大小和不等轴测来完成的。
这个例子展示了在任何 C++ 程序中集成 HALCON 操作符是多么容易。它们的使用非常直观：您不必关心底层数据结构和算法，您可以忽略特定的硬件要求，如果您考虑例如输入和输出操作符。 HALCON 有效地处理内存管理并向您隐藏细节，并提供易于使用的运行时系统。

二、使用步骤

1.头文件

#include 
#include
using namespace std;
using namespace HalconCpp;

代码如下（示例）：

#include 
#include
using namespace std;
using namespace HalconCpp;

int main()
{
	HImage Mandrill("monkey");      // read image from file "monkey"
	
	Hlong width, height;
	Mandrill.GetImageSize(&width, &height);   

	HWindow w(0, 0, width, height); // window with size equal to image
	Mandrill.DispImage(w);          // display image in window

	w.Click();	         // wait for mouse click w.ClearWindow();
	HRegion Bright = Mandrill >= 128;	// select all bright pixels
	HRegion Conn = Bright.Connection();	// get connected components
    // select regions with a size of at least 500 pixels
	HRegion Large = Conn.SelectShape("area", "and", 500, 90000);
	// select the eyes out of the instance variable Large by using // the anisometry as region feature:
	HRegion Eyes = Large.SelectShape("anisometry", "and", 1, 1.7);
	Eyes.DispRegion(w);	// display result image in window
	w.Click();	// wait for mouse click
}

2.结果

总结

该程序提取猴子的眼睛