halcon bin_threshold

在Halcon中，"bin_threshold"是二值化函数之一。它用于将输入图像转换为二值图像，其中所有灰度值大于或等于阈值的像素被设置为白色，而所有灰度值小于阈值的像素被设置为黑色。该函数的语法如下：

bin_threshold(Image : BinaryRegion, Threshold : Real)

其中，"Image"是输入图像，"BinaryRegion"是输出的二值化区域，"Threshold"是阈值，它是一个实数值。

相关问题

halcon 内接矩形2

Halcon中的内接矩形2指的是通过最小二乘法将一个区域拟合为一个旋转矩形。这个旋转矩形具有最小的面积并且能够完全包含该区域。你可以使用Halcon的gen_rectangle2函数来实现内接矩形2的计算。

下面是一个示例代码：

# 导入Halcon库
from halcon import *

# 读取图像
image = read_image('image.png')

# 转换为灰度图像
gray_image = rgb1_to_gray(image)

# 二值化处理
bin_image = threshold(gray_image, 128, 255)

# 查找轮廓
contours = find_contours(bin_image)

# 计算内接矩形2
center_x, center_y, phi, length1, length2 = gen_rectangle2(contours)

# 显示结果
display_image(image)
draw_rectangle2(center_x, center_y, phi, length1, length2)

# 相关问题:

halcon中计算图形面积

在Halcon中，可以使用`area_center`或`region_features`函数来计算图形面积。

`area_center`函数可以计算区域的面积和质心坐标，示例代码如下：

import halcon as h

# 读取图像并转化为灰度图像
image = h.read_image('example.jpg')
gray = h.rgb1_to_gray(image)

# 二值化处理
threshold = 128
bin_image = h.threshold(gray, threshold)

# 计算区域面积和质心坐标
region = h.connection(bin_image)
area, row, col = h.area_center(region)

print('面积为：', area)

`region_features`函数可以计算区域的多种特征，包括面积、周长、最大最小直径等，示例代码如下：

import halcon as h

# 读取图像并转化为灰度图像
image = h.read_image('example.jpg')
gray = h.rgb1_to_gray(image)

# 二值化处理
threshold = 128
bin_image = h.threshold(gray, threshold)

# 计算区域特征
region = h.connection(bin_image)
features = h.region_features(region, ['area'])

print('面积为：', features['area'])