Halcon实例：提取图像的纹理特征
Halcon实例：提取图像的纹理特征
举例说明，输入的是一幅灰度图像，分别选取其中两个矩形区域的灰度图像，分析其灰度变化。首先选取灰度变化较为明显的矩形1，然后选取灰度变化比较平滑的矩形2，生成灰度共生矩阵，观察二者的参数。
图（a）为输入图像，红色和黄色的矩形表示分别选择了两块灰度不同的区域；图（b）为红色矩形图像的特征参数；图（c）为黄色矩形图像的特征参数。其具体值如表所示。
由图和表可见，左边的红色矩形灰度变化明显；能量值比较小，表示纹理的均匀性比较低，变化比较大；对比度比较高，说明灰度的变化比较大，边界比较明显。而右边黄色矩形内的图像的纹理变化不大，灰度相关性高，表示纹理在行或者列方向都非常相似；对比度低，表现了图像的局部灰度变化不明显。实现该过程的代码如下：
dev_close_window ()
*读取输入的图片
read_image (Image, 'data/board')
*将输入的彩色图像转为黑白图像
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
get_image_size (GrayImage, Width, Height)
*创建一个与输入图像同样大小的窗口
dev_open_window (0, 0, Width/4, Height/4, 'black', WindowID)
*设定画笔宽度
dev_set_line_width (5)
*创建两个窗口用于显示参数计算的结果
dev_open_window (0, 512, 320, 320, 'black', WindowID1)
dev_open_window (512, 512, 320, 320, 'black', WindowID2)
*分别设置两个矩阵，选择不同的两部分区域
gen_rectangle1 (Rectangle1, 200,10, 380, 190)
gen_rectangle1 (Rectangle2, 580, 650, 730, 800)
*分别对两个矩形求取灰度共生矩阵Matrix1和Matrix2
gen_cooc_matrix (Rectangle1, GrayImage, Matrix1, 6, 0)
gen_cooc_matrix (Rectangle2, GrayImage, Matrix2, 6, 0)
*分别对Matrix1和Matrix2提取灰度特征参数
cooc_feature_matrix (Matrix1, Energy1, Correlation1, Homogeneity1, Contrast1)
cooc_feature_matrix (Matrix2, Energy2, Correlation2, Homogeneity2, Contrast2)
*采取另一种方式，直接对矩阵2的图像求灰度特征参数，结果与上面两步计算出的参数是一致的
cooc_feature_image (Rectangle2, GrayImage, 6, 0, Energy3, Correlation3, Homogeneity3, Contrast3)
*显示图像窗口和两个矩形的灰度共生矩阵
dev_set_window (WindowID)
dev_set_draw ('margin')
dev_display (GrayImage)
dev_display (Rectangle1)
dev_set_color('yellow')
dev_display (Rectangle2)
dev_set_window (WindowID1)
dev_display (Matrix1)
*以字符串的形式，分别在两个矩阵的对应窗口上显示灰度特征值的计算结果
String := ['Energy: ','Correlation: ','Homogeneity: ','Contrast: ']
dev_set_color('red')
disp_message (WindowID1, String$'-14s' + [Energy1,Correlation1,Homogeneity1,Contrast1]$'6.3f', 'window', 12, 12, 'white', 'false')
dev_set_window (WindowID2)
dev_display (Matrix2)
dev_set_color('yellow')
String := ['Energy: ','Correlation: ','Homogeneity: ','Contrast: ']
disp_message (WindowID2, String$'-14s' + [Energy2,Correlation2,Homogeneity2,Contrast2]$'6.3f', 'window', 12, 12, 'white', 'false')
上述代码使用gen_cooc_matrix算子和coocfeature_matrix算子计算指定区域的灰度共生矩阵，并分别在两个矩阵的对应窗口中显示灰度特征值的计算结果。通过计算图像的纹理特征，可进一步进行模式匹配。