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今天来看第三章内容,既然是零基础,而且我还有大概3-4个月的时间准备,我还是老老实实从头开始学机器视觉好了。
Blob分析具有特别好的效果,经常用于机器视觉的各种需求中。
* 读取案例图片
read_image (Image, 'particle')
* 灰度获取,灰度范围:120-255
threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)
* 按照连通性对图像进行区分
connection (BrightPixels, Particles)
* 将分割好的图转化为对应的坐标数组(面积,中心点x,中心点y)
area_center (Particles, Area, Row, Column)
由于某些图像的复杂性要远远高于简单示例,所以可以按照一下步骤来进行机器视觉分析
示例路径: %HALCONEXAMPLES%/solution_guide/basics/crystal.hdev
模板,找到如下三个结晶块
* crystal.hdev: extraction of hexagonally shaped crystals via local thresholding and region post-processing
*
dev_close_window ()
dev_update_window ('off')
* ****
* 添加图片,设置图像填充格式,线条宽度等设置
* ****
read_image (Image, 'crystal')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Height, WindowID)
set_display_font (WindowID, 12, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (2)
dev_display (Image)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* 区分图像
* ****
* -> 使用灰度进行区分
* 涂抹处理,将灰度范围变大
mean_image (Image, ImageMean, 21, 21)
* 叠放对比,获取灰度高8个单位的部分。
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 8, 'dark')
* -> 将ROI连通区域区分
connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)
dev_display (ConnectedRegions)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* 处理Region
* ****
* 将镂空图形空洞填充,变成凸多边形
shape_trans (ConnectedRegions, ConvexRegions, 'convex')
* 选择图片面积区域在600 - 2000的图像
select_shape (ConvexRegions, LargeRegions, 'area', 'and', 600, 2000)
* 选择[交叉熵]为1-5.6的区域。简单来说就是不重叠的区域
select_gray (LargeRegions, Image, Crystals, 'entropy', 'and', 1, 5.6)
dev_display (Image)
dev_display (Crystals)
一文搞懂熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy)
我感觉我单纯的翻译原文没啥好写的。还是直接上代码注释好了