halcon 如何获得轮廓的点的横纵坐标
时间: 2023-12-11 13:11:22 浏览: 182
在Halcon中,可以使用get_contour_xld函数获得XLD轮廓的点的横纵坐标。该函数可以返回XLD轮廓中的所有点的横纵坐标,以及每个点的编号。具体步骤如下:
1.使用gen_contour_points函数创建一个包含XLD轮廓的区域对象。
2.使用get_contour_xld函数,传入XLD轮廓区域对象,返回轮廓中的所有点的横纵坐标和编号。
3.可以通过for循环遍历所有点,获取每个点的横纵坐标。
下面是一个示例代码:
```
* 生成XLD轮廓
gen_contour_points (XLDContour, 'rectangle2', 100, 100, 0, 50, 30)
* 获取XLD轮廓中所有点的横纵坐标和编号
get_contour_xld (XLDContour, Row, Column, Index)
* 遍历所有点,并显示横纵坐标
for I := 0 to (|Row| - 1)
disp_obj (Row[I])
disp_obj (Column[I])
endfor
```
在这个示例中,我们首先使用gen_contour_points函数生成一个包含一个50x30的不旋转矩形的XLD轮廓对象XLDContour。然后使用get_contour_xld函数,传入XLD轮廓对象,获取轮廓中的所有点的横纵坐标和编号。最后,使用for循环遍历所有点,并使用disp_obj函数分别显示每个点的横纵坐标。
相关问题
halcon 轮廓转点坐标
根据提供的引用内容,HALCON中可以通过拟合算子将轮廓转换为线段、矩形、圆形或椭圆弧,并计算出相应的参数。如果需要将轮廓转换为点坐标,则可以使用`gen_contour_polygon`操作。该操作将轮廓转换为一组点坐标,这些点坐标可以用于进一步的处理或显示。
以下是一个示例代码,将轮廓转换为点坐标:
```python
import halcon as ha
# 读取图像并进行边缘检测
image = ha.read_image('test.jpg')
edges = ha.edges_image(image, 'canny', 50, 80)
# 提取轮廓
contours = ha.contours_image(edges, 'center_of_gravity')
# 将轮廓转换为点坐标
xld_points = ha.gen_contour_polygon(contours)
# 显示结果
ha.disp_image(image)
ha.disp_polygon(xld_points)
```
该代码首先读取一张图像并进行边缘检测,然后提取轮廓并将其转换为点坐标。最后,使用`disp_image`和`disp_polygon`操作显示原始图像和转换后的点坐标。
halcon轮廓坐标点
Halcon中的轮廓可以通过`gen_contour_polygon`函数生成坐标点数组。示例代码如下:
```python
# 读取图像
image = imread('example.png')
# 进行边缘检测
edges = edges_image(image, 'canny', 50, 200)
# 提取轮廓
contours = contours_image(edges, 'poly_approx')
# 获取坐标点数组
contour_points = gen_contour_polygon(contours)
# 打印坐标点数组
print(contour_points)
```
其中,`contour_points`即为轮廓的坐标点数组。注意,这里的坐标点是以`(row, column)`的形式存储的,即第一维是行数,第二维是列数。如果需要将其转换为`(x, y)`的形式,可以使用`tuple_reverse`函数进行转换。