hlcon 提取齿轮波峰波谷的位置点 完整代码

HLCON是一种用于图像处理和信号分析的工具或库，它通常用于机械工程领域，特别是在提取齿轮轮廓、检测齿轮特征如波峰和波谷等方面。然而，由于这是一个涉及到具体软件工具的问题，而且没有提供具体的编程语言上下文，这里给出的是一个简化的Python示例，展示了如何使用OpenCV和numpy库进行类似的功能，而不是HLCON：

import cv2
import numpy as np

def extract_peaks(image, threshold):
    # 将图像灰度化
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 高斯滤波平滑图像减少噪声
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 使用Canny边缘检测算法找到边缘
    edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=threshold, threshold2=threshold * 2)
    
    # 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 提取波峰波谷位置（假设轮廓代表了波形）
    peaks = []
    for contour in contours:
        # 取轮廓最外接矩形的顶点作为潜在的波峰波谷
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        peak_points = [(x+w//2, y+h//2)]  # 这里只是一个简化示例，可能需要进一步分析轮廓形状
        peaks.extend(peak_points)

    return peaks

# 使用你的图像并设置阈值
image_path = 'gear_image.jpg'
threshold = 50  # 这里的阈值可以根据实际情况调整
peaks = extract_peaks(cv2.imread(image_path), threshold)