Halcon学习(11)边缘检测(二)

边缘检测算子图像配准的方法7.4.1 基于特征的图像配准基于特征的图像配准首先提取图像信息的特征，然后以这些特征为模型进行配准。

特征提取的结果是一含有特征的表和对图像的描述，每个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度、区域的大小等。

局部特征之间存在着相互关系，如几何关系、辐射度量关系、拓扑关系等。

可以用这些局部特征之间的关系描述全局特征。

通常基于局部特征配准大多都是基于点、线或边缘的，而全局特征的配准则是利用局部特征之间的关系进行配准的方法。

由于图像的特征点比图像的像素点要少很多，因此大大减少了配准过程的计算量，但特征提取方法的计算代价通常较大，不便于实时应用。

特征点的配准度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高配准的精确程度。

对于纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，局部特征的提取就比较困难。

特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化、图像形变和遮挡等都有较好的适应能力。

因此，在图像配准领域得到了广泛应用。

基于特征的图像配准方法有两个重要环节：特征提取和特征配准。

7.4.2 基于互信息的图像配准医学图像配准技术从基于特征的配准方法发展到基于统计的配准方法有其突破性的意义。

与基于特征的配准方法相比，基于统计的配准方法的突出优点为鲁棒性好、配准精度高、人工干预少。

基于统计的配准方法通常是指最大互信息的图像配准方法。

基于互信息的图像配准是用两幅图像的联合概率分布与完全独立时的概率分布的广义距离来估计互信息，并作为多模态医学图像配准的测度。

当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们的对应像素的灰度互信息应为最大。

由于基于互信息的配准对噪声比较敏感，首先，通过滤波和分割等方法对图像进行预处理。

然后进行采样、变换、插值、优化从而达到配准的目的。

基于互信息的配准技术属于基于像素相似性的方法。

它基于图像中所有的像素进行配准，基于互信息的图像配准引入了信息论中的概念，如熵、边缘熵、联合熵和互信息等，可使配准精度达到亚像素级的高精度。

边缘检测及拟合-概述说明以及解释1.引言1.1 概述边缘检测及拟合是图像处理和计算机视觉领域中重要的技术研究方向，旨在从图像中提取出物体或目标的边缘信息，并进一步对边缘进行拟合和分析。

通过边缘检测和拟合，可以实现诸如物体检测、轮廓提取、目标跟踪、三维重构等多种计算机视觉任务。

边缘是指图像中灰度或颜色变化剧烈的区域。

边缘检测的目标是在图像中准确地标记和定位出这些边缘。

边缘检测是计算机视觉中常用的技术，具有广泛的应用领域，例如机器人导航、图像识别、医学影像处理等。

通过边缘检测，我们可以对图像进行分割，从而将图像分成不同的区域，方便后续处理。

边缘拟合是对图像中的边缘进行曲线或直线拟合的过程。

通过对边缘进行拟合，可以得到更加平滑的边缘曲线或直线，从而更好地描述物体的形状和轮廓。

边缘拟合广泛应用于图像重建、形状分析、目标识别等领域，能够提高边缘的准确性和鲁棒性。

边缘检测和拟合是紧密相连的两个过程，相互影响并共同完成对图像边缘的提取和分析。

边缘检测是边缘拟合的基础，而边缘拟合可以通过拟合来修正和优化边缘检测的结果。

在实际应用中，边缘检测和拟合经常需要同时进行，相互补充来提高整体的效果和精度。

本文将对边缘检测和拟合的概念进行介绍，并总结常用的方法和应用领域。

同时还会重点探讨边缘检测与拟合的关系，包括相互影响、综合应用以及未来的研究方向。

通过深入研究边缘检测及拟合的原理和方法，我们可以更好地理解图像的结构和特征，为计算机视觉和图像处理领域的相关应用提供有力支持。

文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三部分。

- 引言部分介绍了边缘检测及拟合的相关概念和研究意义，并对文章的结构进行了概述。

- 正文部分包括了边缘检测和边缘拟合两个主要部分。

- 边缘检测部分主要介绍了边缘检测的概念、常用方法和应用领域。

- 边缘拟合部分主要介绍了边缘拟合的概念、拟合方法和实际应用。

- 边缘检测与拟合的关系部分探讨了二者之间的相互影响，以及如何综合应用边缘检测和拟合方法，并给出了拓展研究方向的建议。

Halcon应用之边缘检测边缘检测的定义：使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。

边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。

图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。

显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况。

真实图像的边缘通常都具有有限的宽度，呈现出陡峭的斜坡状。

边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定，梯度是指灰度变化的最快的方向和数量。

理想的边缘跟成像系统用的相机有很大关系，维视图像研发的MV-E/EM 系列高分辨率千兆网工业相机具有高分辨率、高精度、高清晰度、色彩还原好、低噪声等特点，是大面积精密尺寸测量行业应用的最佳选择。

可广泛应用于制造业品质控制、液晶平板检测、大尺寸精度测量、半导体及零部件检测、食品和饮料检测、制药行业、智能交通系统、包装业、显微镜、医学和生命科学影像等领域。

MV-E/EM系列相机可以跟halcon图像处理平台无缝连接，结合halcon本身的强大算子，其在边缘检测行业有很广泛的应用。

MV-EM120在halcon中的调用示意常见的边缘点有三种：第一种是阶梯形边缘(Step-edge)，即从一个灰度到比它高好多的另一个灰度；第二种是屋顶型边缘(Roof-edge)，它的灰度是慢慢增加到一定程度，然后慢慢减小；还有一种是线性边缘(Line-edge)，它的灰度从一级别跳到另一个灰度级别之后，然后回来。

边缘检测的方法主要有以下几种：第一种是检测梯度的最大值。

由于边缘发生在图像灰度值变化比较大的地方，就是说函数梯度较大的地方，所以研究比较好的求导算子就成为一种思路。

Roberts算子、Prewit算子和Sobel算子等就是比较简单而常用的例子。

还有一种比较直观的方法就是利用当前像素邻域中的一些像素值拟合一个曲面，然后求这个连续曲面在当前像素处梯度。

从统计角度来说，我们可以通过回归分析得到一个曲面，然后也可以做类似的处理。

halcon间隙测量思路Halcon间隙测量思路在机器视觉领域中，间隙测量是一个常见的任务，用于测量物体之间的间隙大小。

Halcon是一款常用的机器视觉软件，提供了多种方法和工具来进行间隙测量。

本文将介绍一种基于Halcon的间隙测量思路。

一、图像预处理在进行间隙测量之前，首先需要对图像进行预处理，以提高测量的准确性。

常用的预处理方法包括图像平滑、滤波和边缘增强等。

通过这些预处理步骤，可以减少图像中的噪声和干扰，使得后续的测量更加可靠。

二、边缘检测间隙测量通常是基于物体的边缘进行的。

在Halcon中，可以使用边缘检测算法来提取物体的边缘信息。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

通过对图像进行边缘检测，可以得到物体的边缘轮廓。

三、边缘匹配在得到物体的边缘轮廓之后，需要对边缘进行匹配，以确定物体之间的间隙位置。

Halcon提供了多种边缘匹配算法，如形状匹配、模板匹配等。

通过选择合适的匹配算法，可以实现对边缘的精确匹配。

四、间隙测量通过边缘匹配，我们可以得到物体之间的边缘位置信息。

根据边缘的位置，可以计算出物体之间的间隙大小。

在Halcon中，可以使用测量工具来进行间隙的测量。

测量工具提供了多种测量方法，如距离测量、角度测量等。

根据实际情况，选择合适的测量方法进行间隙测量。

五、结果分析在完成间隙测量之后，需要对结果进行分析和判断。

根据测量结果，可以判断物体之间的间隙是否符合要求。

如果间隙大小超出了预期范围，可以进行相应的调整和控制。

基于Halcon的间隙测量思路主要包括图像预处理、边缘检测、边缘匹配、间隙测量和结果分析等步骤。

通过这些步骤的组合，可以实现对物体间隙的准确测量。

在实际应用中，还可以根据具体的需求进行调整和优化，以达到更好的测量效果。

Halcon提供了丰富的功能和工具，可以实现对间隙的准确测量。

通过合理的算法选择和参数设置，结合图像预处理和结果分析，可以得到准确可靠的间隙测量结果，为机器视觉应用提供了强大的支持。

一、概述目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它能够识别图像或视瓶中的特定目标并将其标记出来。

随着深度学习技术的发展，目标检测算法在准确性和效率上取得了显著的提升。

而在目标检测的过程中，推理的速度和准确性是至关重要的。

本文将重点介绍 Hn 目标检测推理的相关内容。

二、Halcon 目标检测简介1. Halcon 是一种集成了图像处理、分析和机器视觉功能的软件开发评台，它具有强大的图像处理能力和丰富的图像处理工具。

2. Halcon 的目标检测功能基于深度学习技术，可以进行识别、定位和标记图像中的目标，支持多种类型的目标。

其算法在高准确性的也具有较快的推理速度。

3. Halcon 提供了丰富的开发接口和文档支持，方便开发者进行二次开发和定制。

三、Halcon 目标检测推理介绍1. 推理是深度学习模型在实际应用中对输入数据进行处理并得出输出结果的过程，推理的速度和准确性直接影响着系统的实时性和可靠性。

2. Halcon 的目标检测推理算法通过对目标检测模型进行优化和加速，实现了较快的推理速度和较高的准确性。

其推理引擎能够充分利用硬件资源，提高推理效率。

3. Halcon 在目标检测推理过程中，能够实现多种场景下的实时推理，包括工业自动化、智能监控、无人驾驶等领域。

四、Halcon 目标检测推理的优势1. 高效性：Halcon 的推理算法能够充分利用硬件资源，实现较高的推理效率，满足实时性要求。

2. 精准度：Halcon 的目标检测推理具有较高的准确性，对于小目标和复杂场景也能够进行准确的检测。

3. 稳定性：Halcon 目标检测推理经过充分的测试和优化，具有较强的稳定性和可靠性，能够适应多种复杂环境。

4. 易用性：Halcon 提供了丰富的开发接口和文档支持，开发者可以快速上手，并进行定制化开发。

五、Halcon 目标检测推理的应用1. 工业自动化：Halcon 目标检测推理可以应用于生产线上的产品检测、质量控制等领域，实现自动化生产。

工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉技术是近年来广泛应用于制造业、智能制造等领域的一项先进技术。

而Halcon（halcon软件）作为机器视觉领域的一个重要工具之一，为很多工厂和企业的生产提供了有力的支持。

以下是Halcon基础教程的一些内容：一、图像的基本处理1.图像读取和显示使用 HDevelop 进行图像读取和显示，首先需要打开 Halcon 的环境。

read_image (Image,"图片路径")Using HDevelop 进行图像显示dev_close_window ()dev_open_window (0,0,800,600,"image", "no_titlebar", "") dev_display (Image)2.图像的预处理图像的预处理指对原始图像进行一系列处理，以便于后续处理。

常见的预处理有图像灰度化、平滑化、二值化等。

a.灰度化：将RGB图像转换为灰度图象。

gray_image(Image,GrayImage)b.平滑化：对于物体在图像中可能产生的噪声，需对图像进行平滑化处理。

gauss_filter(Image,GaussImage,2)c.二值化：将灰度图产生为二值图，以便于后续的分析处理。

threshold(Image,Region,20,255)二、圆形和直线的基本检测1、圆形的检测a.使用梯度方向不变性（Gradient direction invariant）方法。

1) 对图像进行预处理，平滑和边缘检测。

gauss_filter(Image,Filtered,3)sobel_amp(Filtered,DerivGaussian,3)2) 选定圆心和半径的最小值和最大值，对圆进行扫描。

find_circles(FilteredCircles,DerivGaussian,MinRadius,Max Radius)3) 对于查找到的圆形和可能的重叠，消除重叠。

工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉是利用计算机视觉技术，通过各种相机、传感器等设备，实现对工业制造过程中产品的检测、识别、测量等操作，以提高生产效率和质量。

其中，Halcon 是一款商业化的
视觉软件，是基于面向对象编程思想和C++语言构建而成的
算法和应用开发平台。

Halcon 的特点之一是具有强大的图像处理函数库，可用于高
级图像处理和机器视觉应用的开发。

例如，常常用到的图像预处理（如滤波、抠图、滑动窗口等）、角点检测、边缘检测、二值化、形态学操作、直线/圆检测等操作。

此外，还有一些
高级操作，如三维重建、模板匹配、字符识别、色彩分割、基于深度学习的图像识别等。

使用 Halcon 进行机器视觉应用的第一步是了解其标定系统以
及相应的摄像机标定应用。

Halcon 通过利用多个视觉原理，
并结合了强大的2D/3D机器视觉算法和成像技术，能够实现
高精度的相机标定，并能够使用标定好的摄像机进行高效、准确的三维参数计算和分析。

此外，还需要针对具体的应用场景，对图像进行设计、预处理和分析，以得到最终的应用程序。

除此之外，还需要考虑实际工业现场的环境因素，例如光照、噪声、运动等因素对识别、测量的影响。

在这种情况下，可以使用 halcon 系统灵活的参数调整和自动化算法设计等技术，
来实现对产品的全方位分析、检测及检验，提高生产效益和质量。

总之，作为一款行业顶尖的机器视觉软件，Halcon 在应用于各种机器视觉应用方面都有良好的表现，并能帮助工程师快速高效地进行图像处理、算法设计，以及现场调试和优化案例。

halcon 线条边缘粗糙度算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Halcon是由德国MVTec Software GmbH开发的一款强大的机器视觉软件，具有广泛的应用领域和丰富的功能模块。

在机器视觉领域，线条边缘检测是一项基本的任务，用于检测和识别物体的形状和轮廓，如工件定位、测量和检测等应用。

线条的边缘粗糙度是指线条边缘的锯齿状程度，即线条在数学意义上的平滑度。

边缘粗糙度的大小和程度反映了图像中目标物体的特征信息，对于后续的图像处理和分析至关重要。

在Halco中，线条边缘粗糙度算法具有很高的鲁棒性和准确性，能够对图像中的线条进行准确、快速的检测和分析。

Halcon中的线条边缘粗糙度算法主要基于灰度梯度的测量和分析，通过计算像素点之间的灰度差异来确定边缘的位置和锯齿状程度。

算法会对图像进行灰度处理，将图像中每个像素点的灰度值映射成一个灰度梯度值。

然后，算法会通过设置不同的滤波器和阈值来检测图像中的线条边缘，并根据梯度值的大小来评估边缘的粗糙度。

在实际应用中，线条的边缘粗糙度算法可用于检测和分析不同形状和轮廓的物体，例如检测工件的边缘形状、测量零件的外形尺寸、识别产品的轮廓等。

通过线条边缘粗糙度算法的精准分析，可以准确地定位和识别目标物体，为自动化生产和质量控制提供可靠的技术支持。

除了基本的线条边缘粗糙度算法外，Halcon还提供了丰富的图像处理和分析功能，例如形状匹配、轮廓提取、纹理分析等。

用户可以根据具体的应用需求选择合适的功能模块，构建完整的机器视觉系统。

Halcon还支持多种开发平台和编程语言，如C++, C#, Python等，方便用户快速开发和集成。

Halcon的线条边缘粗糙度算法是一种高效、准确且稳定的图像处理技术，具有广泛的应用前景和市场潜力。

随着机器视觉技术的不断发展和进步，Halcon将继续引领行业发展，为用户提供更优质的产品和服务。

相信在不远的将来，基于Halcon的机器视觉系统将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类带来更多的便利和安全。

halcon get_measureedge算子解释-回复Halcon是一款常用于机器视觉应用的图像处理软件，其丰富的图像处理算法使其成为许多行业中首选的工具。

其中，get_measureedge（获取测量边缘）算子是Halcon中的一个重要函数，在实际应用中有着广泛的用途。

本文将以该算子为主题，一步一步详细解释其原理和使用方法。

一、算子简介get_measureedge算子是Halcon中用于检测和测量图像边缘的函数。

它能够利用指定的边缘检测方法，自动地在输入的图像中寻找边缘，并输出所测量到的边缘点信息。

该算子的主要输入参数是一个图像和一个边缘检测方法，它返回检测到的边缘点的坐标、亮度以及边缘的法线方向等信息。

二、边缘检测方法在使用get_measureedge算子前，我们需要选择合适的边缘检测方法。

Halcon提供了多种常用的边缘检测方法，如Sobel、Canny、Laplacian 等。

这些方法在边缘检测的原理和效果上有所区别，根据具体的应用场景可以选择合适的方法。

例如，Sobel方法适合于清晰的边缘，而Canny 方法在噪声较多的情况下具有更好的抗干扰能力。

三、算子调用步骤使用get_measureedge算子进行边缘检测和测量的步骤如下：1. 导入图像：首先，我们需要从硬盘或其他数据源中导入待处理的图像。

可以使用Halcon提供的read_image函数将图像加载到内存中，读取后的图像可以被用作get_measureedge算子的输入。

2. 确定边缘检测参数：在调用get_measureedge算子之前，我们需要明确边缘检测的参数。

这些参数包括边缘检测方法、灰度阈值、边缘强度阈值等。

不同的参数组合会影响边缘检测的准确性和结果。

可以通过调用set_edge_detection_parameters函数对参数进行设定。

3. 执行边缘检测和测量：调用get_measureedge函数，传入图像和边缘检测方法作为输入参数。

Halcon学习笔记之缺陷检测（二）例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。

注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*Initialization（初始化）dev_updata_off() //这一句包含如下三个算子：//dev_updata_pc(‘off’) 关闭更新程序计数器//dev_updata_var(‘off’) 关闭更新变量窗口//dev_updata_window(‘off’) 关闭更新图像窗口（即通过命令来显示想要在图像窗口显示的图片）dev_close_window() //关闭活动的图像窗口read_image(Image,’plastics/plastics_01’) //载入图片//参数说明：为读入图片命名（Image）// 文件名（’plastics/plastics_01’）get_image_size(Image,Width,height) //获取图片的长宽；//参数说明：之前读入或生成的图片（Image）// 图片的宽（Width）// 图片的高（Height）dev_open_window(0,0,Width,Height,’Black’,WindowHandle) //打开一个新的图像窗口//参数说明：起始坐标（0,0）// 大小（Width,Height）// 背景颜色（’Black’）// 窗口句柄（WindowHandle）set_display_font （WindowHandle,14,’mono’,’ture’,’false’）//设置不依赖操作系统的字体//参数说明：窗口句柄（WindowHandle）// 字体大小（14）// 字体类型（’mono’）// 是否黑体（’ture’）// 是否倾斜（’false’）dev_set_draw(‘Margin’) //定义区域填充模式//参数说明：填充模式（’Margin’或者’Fill’）dev_set_line_width（3） //设置输出区域轮廓线的线宽//可以修改参数来看最后缺陷区域标示的区别dev_set_color（’red’） //设置一种或者多种输出颜色**Optimize the fft speed for the specific image size(根据指定图像大小进行fft速度最优化)optimize_rft_speed（Width,Height,’standard’） //对指定大小的图片的fft速度进行优化//参数说明：图片大小（Width,Height）// 优化模式（’standard’）**Construct a suitable filter by combining two Gaussian filters（结合两个高斯滤波器构造一*个合适的滤波器）Sigma1 := 10.0Sigma2 := 3.0 //定义两个常量gen_gauss_filter(GaussFilter1,Sigma1,Sigma1,0.0,’none’,’rft’,Width,Height)gen_gauss_filter(GaussFilter2,Sigma2,Sigma2,0.0,’none’,’rft’,Width,Height) //在频域生成两个高斯滤波器//参数说明：生成的高斯滤波器（GaussFilter）// 空域中高斯在主方向上的标准差（Sigma）// 空域中高斯在正交于主方向的方向上的标准差（Sigma）// 滤波器主方向的角度（0.0）// 滤波器的规范（’none’）// 直流项在频域的位置（’rft’）// 图片的大小（Width,Height）sub_image(GaussFilter1,GaussFilter2,Filter,1,0) //两图片相减（灰度）//sub_image(ImageMinuend, ImageSubtrahend : ImageSub : Mult, Add : )//g' := (g1- g2) * Mult + Add//以上为函数原型以及运算公式**Process the images iteratively(对图像进行迭代运算)NumImages := 11For Index := 1 to NumImages by 1 //for循环从1到NumImages，步长为1**Read an image and convert it to gray valuesread_image(Image,’plastics/plastics_’+Index$’02’)rgb1_to_gray(Image,Image) //将原图转化为灰度图，第一个参数为原图*Perform the convolution in the frequency domainrft_generic(Image,ImageFFT,’to_freq’,’none’,’complex’,Width)//对计算一幅图片实部进行快速傅里叶变换 //参数说明：输入的图片（Image） // 傅里叶变换后输出的图片（ImageFFT） // 变换方向（’to_freq’或’from_freq’） //变换因子的规范（’none’） // 输出图片的数据类型（’complex’） //图片的宽（Width）convol_fft(ImageFFT,Filter,ImageConvol) //对图片用一个滤波器在频域进行卷积运算 //参数说明：输入的图片（ImageFFT） // 频域滤波器（Filter） //运算后输出的结果 rft_generic(ImageConcol,ImageFiltered,’from_freq’,’n’,’real’,Width) //对滤波后的图片进行傅里叶反变换**Process the filtered imagegray_range_rect(ImageFiltered,ImageResult,10,10)//用一个矩形掩膜计算像素点的灰度范围 //参数说明：输入的图片（ImageFiltered） // 输出的灰度范围图（ImageResult） // 矩形掩膜大小（10,10）min_max_rect(ImageResult,ImageResult,0,Min,Max,Range)//判断区域内灰度值的最大和最小值 //参数说明：待分析图片区域（ImageResult） // 图片（ImageResult）// 被去除的直方图两边像素点所// 占总像素数的百分比（0）// 得到的最小值最大值及灰度值范围（Min,Max,Range）threshold(ImageResult,RegionDynThresh,max([5.55,Max*0.8]),255)//利用全局阈值对图像进行分割 //参数说明：输入的图片（ImageResult） // 分割后得到的区域（RegionDynThresh） // 阈值（max([5.55,Max*0.8]),255）// 公式：MinGray <= g <= MaxGrayconnection(RegionDynThresh,ConnectedRegions) //计算区域内的连通部分 //参数说明：输入的图片（RegionDynThresh） // 得到的连通区域（ConnectedRegions）select_shape (ConnectedRegions,SelectedRegions,’area’,’and’,4,99999)//根据指定的形态特征选择区域//参数说明：输入的图片（ConnectedRegions）// 满足条件的区域（SelectedRegions）// 将要计算的形态特征（’area’）// 独立特征间的连接关系（’and’）// 特征的最小限制（4）// 特征的最大限制（99999）union1(SelectedRegions,RegionUnion) //返回包含所有区域的集合 //参数说明：包含所有区域的待计算区域的图片（tedRegions） // 所有输入区域合（RegionUnion）closeing_circle(RegionUnion,RegionClosing,10)//用一个圆圈来封闭一个区域 //参数说明：将要被封闭的区域（RegionUnion） // 被封闭的区域（RegionClosing）// 圆圈的半径（10） connection(RegionClosing,ConnectedRegions1)select_shape(ConnectedRegions1,SelectedRegions1,’area’,’and’,10,99999)area_center(SelectedRegions1,Area,Row,Column) //计算区域的面积以及中心位置//参数说明：待计算的区域（SelectedRegions1） // 区域的面积（Area） // 区域中心的行（Row） // 区域中心的列（Column）**Display the resultsdev_display(Image) //显示原图 Number := |Area| //将区域面积赋给Number用于后面检查是否存在缺陷 if(Number)gen_circle_contour_xld(ContCircle,Row,Column,gen_tuple_const(Number,30),gen_tuple_const(Number,0), gen_tuple_const(Number,rad(360)),’positive’,1)//构造一个与设定的圆弧或圆相一致的边界//参数说明：生成的边界（ContCircle）// 圆弧或圆的中心坐标（Row,Cloumn）// 圆弧或圆的半径（gen_tuple_const(Number,30)）// 圆弧或圆的起始角度（gen_tuple_const(Number,0)）// 圆弧或圆的结束角度（gen_tuple_const(Number,rad(360))）// 不明白是什么意思// 相邻两点间的距离（1）ResultMessage := [‘Not OK’,Number + ‘defect(s) found’]Color := [‘red’,’black’]dev_display(ContCircle) elseResultMessage := ‘OK’Color := ‘forest green’endifdisp_message(WindowHandle,ResultMessage,’window’,12,12,Color,’ture’)if(Index#NumImages)disp_continue_message(WindowHandle,’black’,’ture’)stop()endifendfor算法讲解：在实际的表面缺陷检测系统中，针对的检测表面很多是具有一定纹理的比如：布匹、皮革、塑料等，针对这一类表面的检测就不能单纯依靠帧差或者背景差来完成，因为背景的纹理不可能和当前图像的纹理完全相同。

《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》第10章边缘检测⽂章⽬录10.1 像素级边缘提取10.1.1 经典的边缘检测算⼦10.1.2 边缘检测的⼀般流程10.1.3 sobel_amp算⼦10.1.4 edges_image算⼦10.1.5 其它滤波器10.2 亚像素级边缘提取10.2.1 edges_sub_pix 算⼦10.2.2 edges_color_sub_pix 算⼦10.2.3 lines_gauss 算⼦10.3 轮廓处理10.1 像素级边缘提取像素级边缘提取，直观点说，也就是颜⾊的边缘提取。

10.1.1 经典的边缘检测算⼦1. Sobel算⼦Sobel 算⼦是⼀个主要⽤作边缘检测的离散微分算⼦ (discrete differentiation operator)。

它Sobel算⼦结合了⾼斯平滑和微分求导，⽤来计算图像灰度函数的近似梯度。

在图像的任何⼀点使⽤此算⼦，将会产⽣对应的梯度⽮量或是其法⽮量。

2. Laplce算⼦Laplacian 算⼦是n维欧⼏⾥德空间中的⼀个⼆阶微分算⼦，定义为梯度grad（）的散度div（）。

3. Canny算⼦Canny边缘检测算⼦是John F.Canny于 1986 年开发出来的⼀个多级边缘检测算法。

更为重要的是 Canny 创⽴了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是如何⼯作的。

Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多⼈推崇为当今最优的边缘检测的算法。

（1）Sobel算⼦在边缘检测的同事尽量减少了噪声的影响，⽐较容易实现。

效果⽐较好，是很常⽤的边缘检测⽅法。

（2）Laplace算⼦是⼀种各向同性算⼦，⽐较适⽤于只关⼼边缘的位置⽽不考虑其周围像素的灰度差值的情况。

只适⽤于⽆噪声图像。

存在噪声的情况下，要先对图像进⾏低通滤波处理。

（3）Canny算⼦是⽬前理论相对最完善的⼀种边缘检测算法，但也存在不⾜之处：为了得到较好的边缘检测结果，通常需要使⽤较⼤的滤波尺度，这样容易丢失⼀些细节。

halcon get_measureedge算子解释-回复Halcon是一款流行的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化等领域。

它提供了一系列强大的图像处理算子，其中包括get_measureedge算子。

get_measureedge算子用于检测边缘并测量其属性，本文将详细解释该算子的原理、使用方法以及示例。

一、get_measureedge算子的原理get_measureedge算子的主要功能是检测图像中的边缘，并测量边缘区域的属性，如长度、角度、灰度等。

其工作原理如下：1. 边缘检测：get_measureedge算子首先对输入图像进行边缘检测。

它使用了一种基于梯度的算法，通过对图像中的像素进行数值差分，计算出各个像素点的灰度梯度值。

梯度值代表了图像中灰度变化的速度，边缘就是图像中灰度变化较大的区域。

2. 边缘验证：在边缘检测之后，get_measureedge算子会对获得的边缘进行验证，排除噪声和非真实的边缘。

它采用了基于像素的拟合算法，对每个像素点周围的邻域进行分析和判断，确定该点是否真正属于边缘。

3. 边缘测量：在边缘验证之后，get_measureedge算子会对边缘进行属性测量。

它会计算边缘的几何属性，如长度、角度、弯曲程度等，并且可以测量边缘的灰度值。

这些属性的测量可以用于后续的图像处理和分析。

二、get_measureedge算子的使用方法get_measureedge算子是Halcon软件中的一个功能强大且灵活的边缘检测算子，使用方法相对较为复杂，下面详细介绍其使用步骤：1. 输入图像处理：首先需要将要处理的图像导入Halcon软件中，并进行必要的预处理。

这包括图像的灰度化、平滑滤波等操作，以提高边缘检测的质量和准确性。

2. 参数设置：在调用get_measureedge算子之前，需要设置一些参数，以指定边缘检测的相关设置。

其中包括边缘检测的方法、梯度阈值、邻域大小等。

这些参数的设置将直接影响到边缘检测的效果。

halcon边缘提取算子Halcon是一款高效的图像处理工具，它提供了丰富的算子，实现了常用的图像处理功能。

其中，边缘提取算子是常用的一种。

边缘提取算子的原理是根据图像中的像素灰度值的不同，确定边界处的像素，并将其结果输出。

下面，我们将围绕Halcon边缘提取算子展开阐述。

1.导入图像对于任意一种图像处理算法，首先要做的是导入待处理的图像。

我们可以使用Halcon的read_image命令，将图像文件导入到Halcon 中。

例如，我们可以使用如下代码读取一个名为“test.jpg”的图像：read_image(Image,'test.jpg')2.转换灰度图像省略转换成灰度图像的步骤，可直接使用边缘提取算子。

3.应用边缘提取算子Halcon提供了不同的边缘提取算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian等。

其中，最常用的是Sobel算子。

我们可以使用Halcon的sobel_amp函数，对图像应用Sobel算子。

sobel_amp(Image,&Edges,3)其中，sobel_amp函数的第一个参数是需要进行边缘提取处理的图像，&Edges是输出的边缘图像。

第三个参数3表示使用一个大小为3的卷积核。

4.显示结果处理完成后，我们可以使用Halcon的dev_display函数，将图像输出到显示器上。

dev_display(Edges)至此，我们完成了边缘提取算子的全过程。

这是边缘提取算法用Halcon实现的一种流程，其中有不同的细节和技巧需要掌握。

但总的来说，边缘提取算法是实现大多数图像处理功能的重要基础之一。

总结：边缘提取算子是Halcon中的一个重要图像处理算法，其原理是根据图像中的像素灰度值的不同，确定边界处的像素，并将其结果输出。

实现该算法的步骤包括：导入图像、转换为灰度图像、应用边缘提取算子和显示结果。

了解并掌握该算法可以为进一步学习Halcon的图像处理算法打下坚实的基础。

角點檢測的幾種基本方法 .角點檢測(Corner Detection)是計算機視覺系統中用來獲得圖像特徵的一種方法，廣泛應用於運動檢測、圖像匹配、視頻跟蹤、三維建模和目標識別等領域中。

也稱為特徵點檢測。

角點通常被定義為兩條邊的交點，更嚴格的說，角點的局部鄰域應該具有兩個不同區域的不同方向的邊界。

而實際應用中，大多數所謂的角點檢測方法檢測的是擁有特定特徵的圖像點，而不僅僅是「角點」。

這些特徵點在圖像中有具體的坐標，並具有某些數學特徵，如局部最大或最小灰度、某些梯度特徵等。

現有的角點檢測算法並不是都十分的魯棒。

很多方法都要求有大量的訓練集和冗餘數據來防止或減少錯誤特徵的出現。

角點檢測方法的一個很重要的評價標準是其對多幅圖像中相同或相似特徵的檢測能力，並且能夠應對光照變化、圖像旋轉等圖像變化。

Moravec角點檢測算法Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。

該算法將角點定義為具有低「自相關性」的點。

算法會檢測圖像的每一個像素，將像素周邊的一個鄰域作為一個patch，並檢測這個patch和周圍其他patch的相關性。

這種相關性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。

如果像素位於平滑圖像區域內，周圍的patch都會非常相似。

如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。

而如果像素是各個方向上都有變化的特徵點，則周圍所有的patch都不會很相似。

Moravec會計算每個像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強度值，取局部強度最大的點作為特徵點。

Harris角點檢測算法Moravec角點檢測算法有幾個很明顯的缺陷：1，強度值的計算並不是各向同性的，只有離散的8個45度角方向被考慮。

因為patch的評議比較最多只有8個方向；2，由於窗口是方形並且二元的，因此相應函數會有噪聲；3，對邊緣的相應太簡單，因為強度值盡取SSD的最小值；FAST角點檢測算法Smith 和Brady在1997年提出了一種完全不同的角點提取方法，即「SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)」提取算子。

图像处理中的边缘检测算法使用教程边缘检测是图像处理中的一项基本任务，用于检测图像中物体或者物体的边界。

边缘检测在很多领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、医学图像分析等。

本篇文章将为你介绍图像处理中常用的边缘检测算法，并给出相应的使用教程。

一、Sobel算子Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作来检测图像中的边缘。

在实际使用中，可以通过以下步骤来进行Sobel边缘检测：1. 将彩色图像转换为灰度图像。

可以通过取红、绿、蓝三个通道的平均值来实现。

2. 对灰度图像进行高斯平滑处理。

这一步骤可以降低图像中的噪声。

3. 使用Sobel算子对平滑后的图像进行卷积操作。

Sobel算子分为水平和垂直两个方向，可以分别对图像进行卷积操作。

卷积操作可以使用矩阵乘法来实现。

4. 对卷积结果进行阈值化处理，以确定边缘的位置。

可以选择一个适当的阈值来满足不同应用的需求。

二、Canny算子Canny算子是一种常用且效果良好的边缘检测算法，相比于Sobel算子，Canny算子可以更好地检测边缘的连续性和准确性。

以下是Canny算子的使用教程：1. 将彩色图像转换为灰度图像，同样可以通过对RGB通道求平均值的方式来实现。

2. 对灰度图像进行高斯平滑处理，以降低噪声对边缘检测的影响。

3. 计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。

可以使用Sobel算子来计算梯度。

4. 对梯度图像进行非最大抑制，以保留梯度幅值变化最大的像素。

这一步骤可以帮助提取边缘的细节。

5. 使用双阈值进行边缘链接。

通常将梯度幅值较大的像素点作为强边缘点，将梯度幅值较小但周围相邻的像素点作为弱边缘点。

通过设置适当的高低阈值，可以保留合适的边缘。

6. 最后，可以使用边缘链接算法来连接弱边缘点和强边缘点，形成完整的边缘。

常用的边缘链接算法有基于连通区域的算法和霍夫变换等。

三、Laplacian算子Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像中二阶导数来检测边缘。

halcon边缘提取和检测常用方法一、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_xld4、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BLOB1、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_threshold3、提取连通域dyn_threshold4、根据形状或是灰度等特征来提取你想要的blob。

尺寸测量是图像处理中一个非常重要的应用领域。

在工业生产和质量检测过程中，经常需要对产品的尺寸进行精确测量，以确保产品质量和生产效率。

在图像处理软件中，opencv和halcon是两个常用的工具库，它们提供了丰富的功能和算法来实现尺寸测量。

本文将对opencv和halcon中尺寸测量的原理进行介绍和比较。

一、opencv尺寸测量原理1.1 图像预处理在进行尺寸测量之前，首先需要对图像进行预处理，以增强图像的对比度和清晰度。

opencv提供了丰富的图像处理算法，如灰度化、边缘检测、直方图均衡化等，可以帮助我们处理图像，为后续的尺寸测量做好准备。

1.2 边缘检测在进行尺寸测量时，通常需要先检测出物体的边缘，以便精确测量其尺寸。

opencv中提供了多种边缘检测算法，如Canny边缘检测、Sobel算子等，可以帮助我们快速准确地检测出物体的边缘。

1.3 尺寸测量算法opencv中提供了多种尺寸测量算法，如霍夫变换、轮廓检测等。

这些算法可以帮助我们在图像中检测出物体的轮廓，并进行精确的尺寸测量。

通过这些算法，我们可以获取到物体的长度、宽度、周长等尺寸信息。

1.4 结果显示在完成尺寸测量之后，通常需要将结果显示出来，以便用户查看和分析。

opencv提供了丰富的图形界面功能，可以帮助我们将尺寸测量的结果直观地呈现出来，方便用户进行后续处理和分析。

二、halcon尺寸测量原理2.1 图像预处理和opencv类似，halcon也需要对图像进行预处理，以增强图像的对比度和清晰度。

halcon提供了丰富的图像处理算法，如灰度转换、滤波、形态学运算等，可以帮助我们处理图像，为尺寸测量做好准备。

2.2 边缘检测halcon中同样提供了多种边缘检测算法，如sobel过滤器、拉普拉斯过滤器等。

这些算法可以帮助我们快速准确地检测出物体的边缘，为后续的尺寸测量提供支持。

2.3 尺寸测量算法halcon中也提供了多种尺寸测量算法，如FindShapeModel、MeasurePos和Distance_Ncc等。

Halcon⼆维测量_内外卡尺参考案例:apply_metrology_model_diamond.hdevapply_metrology_model.hdev基本流程:1,创建计量模型 create_metrology_model (MetrologyHandle)2,设置计量模型的图像⼤⼩ set_metrology_model_image_size (MetrologyHandle, Width, Height)3,将计量对象添加⾄计量模型中.(矩形,直线,圆,椭圆) add_metrology_object_rectangle2_measure //矩形 add_metrology_object_circle_measure //圆或圆弧 add_metrology_object_line_measure //直线 add_metrology_object_ellipse_measure //椭圆或圆弧4,设置计量模型参数 set_metrology_model_param : 'camera_param'//相机内参;'plane_pose'：相机外参;'reference_system':参考位置,:[row, column, angle]; 'scale':缩放⽐例5,设置计量对象参数 set_metrology_object_param 创建计量区域: 'measure_length1':半宽; 'measure_length2':半⾼ 边缘检测: 'measure_sigma':⾼斯平滑的sigma; 'measure_threshold'：最⼩边缘阈值 'measure_select'：选择结束点'all'，'first'，'last' 'measure_transition'：深⾊/浅⾊或浅⾊/深⾊边缘; 'positive'正边缘（暗/亮边缘);'negative'负边缘（亮/暗边缘）;'uniform' ⼀致正边缘或⼀致负边缘,拟合时仅⽤⼀个⽅向的点拟合直线或圆 'measure_interpolation'：插值类型; “ bicubic”双三次，“ bilinear”双线性，“ nearest_neighbor”近邻 拟合⼏何形状： 'min_score'：最⼩分数 'num_instances'：拟合实例最⼤数量 6,定位计量模型 align_metrology_model7,测量并拟合 align_metrology_model8,获取结果 get_metrology_object_result 获取测量对象的数据结果 get_metrology_object_result_contour 获取测量对象的结果轮廓 get_metrology_object_measures 获取计量模型的测量区域和边缘定位结果9,删除并释放计量模型的句柄 clear_metrology_modelread_image (Diamond01, 'diamond_01.png')get_image_size (Diamond01, Width, Height)dev_set_line_width (3)*1⽣成计量模板create_metrology_model (MetrologyHandle)*2设置计量模型图像⼤⼩set_metrology_model_image_size (MetrologyHandle, Width, Height)*3添加计量⼏何形状* gen_region_line (ROI_0, 153.146, 402.104, 297.938, 223.979)* gen_region_line (TMP_Region, 152.104, 398.458, 272.938, 555.75)lineRBegin:=[153,152]lineCBegin:=[402,398]lineREnd:=[297,272]lineCEnd:=[223,555]add_metrology_object_line_measure (MetrologyHandle, lineRBegin, lineCBegin, lineREnd, lineCEnd, 20, 5, 1, 30, [], [], LineIndex) *4设置计量模型参数set_metrology_model_param (MetrologyHandle, 'reference_system', [160,400,0])*set_metrology_object_param (MetrologyHandle, 'all', 'num_instances', 2)list_files ('E:/Halcon/Halcon练习/Week 04/day 01/diamond', ['files','follow_links'], ImageFiles)tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles) for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1read_image (Image, ImageFiles[Index])gen_rectangle1 (ROI_0, 69.8125, 173.979, 251.063, 628.146)reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced)threshold (ImageReduced, Regions, 173, 255)get_region_points (Regions, Rows, Columns)*5计量模型定位align_metrology_model (MetrologyHandle, Rows[0], Columns[0], 0)*6测量应⽤apply_metrology_model (ImageReduced, MetrologyHandle)*7获得结果get_metrology_object_result (MetrologyHandle, 'all', 'all', 'result_type', 'all_param', Parameter)get_metrology_object_result_contour (Contour, MetrologyHandle, 'all', 'all', 1.5)dev_display (Image)dev_display (Contour)stop ()endforclear_metrology_model (MetrologyHandle)。