halcon轮廓变region_halcon选择图像中的物件最大外轮廓的通用办法

read_image (Tim20180528230437, 'C:/Users/popdes/Desktop/TIM图片20180528230437.jpg')

*转化为灰度图

rgb3_to_gray (Tim20180528230437, Tim20180528230437, Tim20180528230437, ImageGray)

*模糊图像

mean_image (ImageGray, ImageMean, 9, 9)

*动态阈值处理

auto_threshold (ImageMean, Regions, 2)

*排除其他干扰小面积

select_shape (Regions, SelectedRegions, 'area', 'and', 688.44, 16727.9)

*分割图像区域

connection (SelectedRegions, ConnectedRegions)

*再次筛选

select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 199.64, 20000)

*填充所选区域

fill_up_shape (SelectedRegions1, RegionFillUp, 'area', 1, 1000000)

*计算每个区域的面积(我只需要面积一项)

area_center (RegionFillUp, Area, Row, Column)

*对面积进行排序，后面的Indices保存的是面积对应的区域编号

tuple_sort_index (Area, Indices)

*计算区域数量

count_obj (RegionFillUp, Number)

*选中最大那个面积的区域

*这里写法请参考https://www.cnblogs.com/xh6300/p/6417801.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

select_obj (RegionFillUp, ObjectSelected, Indices[Number-1]+1)

*计算外边界

boundary (ObjectSelected, RegionBorder1, 'outer')

*设置为ROI区域，并截取

reduce_domain (ImageMean, RegionBorder1, ImageReduced)