halcon中获取xld全部坐标

在Halcon中，XLD（eXtended Label Descriptor）是用来描述图像中的区域或者特征的，而获取XLD的所有坐标通常涉及到读取XLD文件或从已处理的图像中提取数据。以下是一些步骤来获取XLD的全部坐标：

1. **打开XLD文件**：使用`OpenXld`函数打开包含XLD数据的文件，例如：

Image image;
Xld xld;
if (OpenXld(file_name, &xld) < 0) {
    // 处理错误
}

2. **获取坐标数据**：XLD通常包含多个坐标点，每个点由`GetNextPoint`或`GetNextPolygon`等函数获取，直到遍历完所有点。例如，对于点集：

Point2D point;
while (GetNextPoint(xld, point)) {
    // 处理每个点（x, y）
    Print("Coord: (" + point.X + ", " + point.Y + ")");
}

3. **处理多边形**：如果XLD表示的是一个多边形，那么你需要使用`GetNextPolygon`，每个循环会返回一个多边形的顶点列表。

4. **关闭XLD**：处理完毕后，别忘了调用`CloseXld`释放资源：

CloseXld(&xld);

如果你是从图像上直接提取XLD，可能需要先执行特征检测或区域分析，并使用相应的功能（如`FindObjects`、`FindContours`等）生成XLD。

相关问题

halcon获取xld的中心坐标

可以使用`get_contour_center`函数获取xld的中心坐标。

示例代码：

read_image(Image, 'test.jpg')

gray_image(Image, GrayImage)
threshold(GrayImage, Region, 128, 255)
connection(Region, ConnectedRegions)

select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 500, 99999999)
smallest_circle(SelectedRegions, Row, Column, Radius)

gen_circle(Circle, Row, Column, Radius)
reduce_domain(Image, Domain, Circle)
mean_color(Domain, Mean)

get_contour_center(Circle, Row, Column)

disp_image(Image)
disp_circle(Row, Column, Radius)
disp_message(WindowHandle, Mean, 'image', 20, 20, 'black', 'true')
disp_message(WindowHandle, '(' + Row.TupleString(',') + ')', 'image', Row - 20, Column + 20, 'black', 'true')

其中，`get_contour_center`函数的参数为xld的名称和返回的中心坐标变量。函数会计算xld的中心坐标并将结果存储在返回的变量中。最后通过`disp_message`函数在图像上显示中心坐标的值。

halcon获取xld坐标

要获取Halcon XLD的坐标，可以使用 `gen_contour_polygon_xld` 函数将XLD转换为多边形，并使用 `get_contour_polygon_xld` 函数获取多边形的顶点坐标。

以下是一个示例代码：

read_image(Image, 'image.jpg')
edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 2, 20, 40)
connection(Edges, ConnectedEdges)
gen_contours_skeleton_xld(ConnectedEdges, Skeleton, 'advanced_canny')
thin_Skeleton(Skeleton, ThinSkeleton, 10, 1)
gen_contours_xld(ThinSkeleton, Contours, 'simple')
gen_contour_polygon_xld(Contours, XLD_Polygons, 'regression')
get_contour_polygon_xld(XLD_Polygons, Row, Col)

for i := 0 to (|Row| - 1) by 1
    disp_rectangle2(WindowHandle, Row[i], Col[i], 0, 5, 5)
endfor

在这个例子中，我们首先读取一张图像，并使用 `canny` 边缘检测算子检测图像边缘。然后使用 `gen_contours_skeleton_xld` 函数将边缘连接成骨架线，再使用 `thin_Skeleton` 函数将骨架线变得更加细化。接着使用 `gen_contours_xld` 函数将骨架线转换为轮廓线，最后使用 `gen_contour_polygon_xld` 函数将轮廓线转换为多边形。

最后使用 `get_contour_polygon_xld` 函数获取多边形的顶点坐标，并在图像上显示矩形框标记顶点坐标。