halcon 使用角点拼接图像

在Halcon中，使用角点进行图像拼接是一种常见的图像处理技术。角点是指图像中灰度变化剧烈的点，通常具有较高的识别度和稳定性。角点拼接图像的基本步骤如下：

1. **检测角点**：使用角点检测算法（如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测）检测图像中的角点。
2. **匹配角点**：在两幅图像中匹配对应的角点。常用的匹配方法包括特征描述子（如SIFT、SURF）和最近邻搜索。
3. **计算变换矩阵**：根据匹配到的角点计算图像之间的变换矩阵（如仿射变换或透视变换）。
4. **拼接图像**：使用计算得到的变换矩阵将图像拼接在一起。

以下是一个简单的Halcon代码示例，演示如何使用角点进行图像拼接：

* 读取图像
read_image(Image1, 'image1.png')
read_image(Image2, 'image2.png')

* 检测角点
corner_harris(Image1, Harris1, 1, 3, 1)
corner_harris(Image2, Harris2, 1, 3, 1)

* 提取角点
gen_cross_contour_xld(Cross1, Row1, Column1, 6, 0.785398)
gen_cross_contour_xld(Cross2, Row2, Column2, 6, 0.785398)

* 匹配角点
create_descriptor (Image1, Desc1)
create_descriptor (Image2, Desc2)
find_features (Desc1, Desc2, Rows1, Columns1, Rows2, Columns2, 'ncc', 0.8)

* 计算变换矩阵
vector_angle_to_rigid (Rows1, Columns1, Rows2, Columns2, HomMat2D)

* 拼接图像
affine_trans_image (Image1, StitchedImage, HomMat2D, 'constant', 'false')

* 显示结果
dev_display(StitchedImage)

这个示例代码展示了如何使用Halcon进行角点检测、匹配、计算变换矩阵以及拼接图像的基本流程。