halcon 矩形掩模

Halcon矩形掩模是一种用于图像处理的掩模，通常用于提取图像中的特定区域或者对特定区域进行处理。它是一个矩形形状的掩模，可以通过指定矩形的左上角坐标和宽高来定义。在Halcon中，可以使用create_rectangle2函数来创建矩形掩模，例如：

create_rectangle2 (Row1, Column1, Row2, Column2, Width, Height, &Rectangle)

其中，Row1和Column1是矩形左上角的行列坐标，Row2和Column2是矩形右下角的行列坐标，Width和Height是矩形的宽度和高度，Rectangle是一个输出参数，表示创建的矩形掩模。创建完成后，可以将矩形掩模应用于图像的特定区域，例如使用access_channel函数获取图像的某个通道，并使用rectangle1函数将矩形掩模应用于该通道：

access_channel (Image, Channel, &ImageChannel)
rectangle1 (ImageChannel, Row1, Column1, Row2, Column2)

这样就可以将矩形掩模应用于图像的特定区域，方便进行后续的处理。

相关问题

halcon 保存掩模

Halcon中可以通过save_object_model函数将掩模保存为文件。

示例代码：

from halcon import *

# 生成掩模
img = gen_image_const(200, 200, "byte", 255)
rect1 = gen_rectangle1(50, 50, 100, 100)
rect2 = gen_rectangle1(100, 100, 50, 50)
union1 = union2(rect1, rect2)
diff1 = difference(img, union1)
erosion1 = erosion_circle(diff1, 10.5)
dilation1 = dilation_circle(erosion1, 10.5)
mask = threshold(dilation1, 128, 255)

# 保存掩模
save_object_model(mask, "mask.hobj")

# 加载掩模
mask_loaded = load_object_model("mask.hobj")

halcon矩形度算子

Halcon中的矩形度(Rectangularity)算子可以用于计算一个对象的矩形度，即对象的面积与最小外接矩形面积之比。其语法如下：

Rectangularity (Contour : : : Rectangularity)

其中，Contour代表输入轮廓，Rectangularity代表输出的矩形度值。矩形度值越接近1，表示对象形状越接近于矩形；矩形度值越小，表示对象形状越接近于长条形。

例如，对于一个矩形轮廓，其矩形度值为1；对于一个长条形轮廓，其矩形度值接近于0。通常情况下，我们可以将矩形度值的阈值设置为一个比较小的值，例如0.5，来判断对象是否为矩形。