用halcon源代码写一份有关边缘提取的代码
时间: 2023-02-09 10:02:38 浏览: 129
好的,这里是一份使用 Halcon 源代码进行边缘提取的示例代码:
```
/* 载入图像 */
read_image(Image, 'image.jpg')
/* 对图像进行灰度转换 */
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)
/* 使用 Canny 算法进行边缘提取 */
canny_edge_detection(GrayImage, Edges, 'gauss', 1, 20, 40)
/* 在原图中显示边缘 */
overpaint(Image, Edges, Image, 255)
/* 显示结果图像 */
disp_obj(Image)
```
需要注意的是,在使用 Canny 算法进行边缘提取时,需要设置三个参数:
- 'gauss':表示使用高斯滤波器平滑图像。
- 1:表示使用的高斯滤波器核的大小。
- 20:表示最低阈值,只有大于这个值的边缘才会被提取出来。
- 40:表示最高阈值,只有小于这个值的边缘才会被保留。
在边缘提取过程中,会先使用高斯滤波器平滑图像,然后使用 Canny 算法提取出边缘。最后,使用 overpaint 函数将边缘描绘到原图上,然后使用 disp_obj 函数显示结果图像。
希望这份代码能够帮到你。
相关问题
写一段手眼标定的Halcon源代码
为了完成手眼标定,您需要使用Halcon中的以下函数:
1. 打开相机:打开相机并获取图像,可以使用函数`OpenFramegrabber`。
2. 加载标定板:加载标定板的图像文件,可以使用函数`ReadImage`。
3. 提取标定板的角点:使用函数`HarrisCorner`提取标定板图像中的角点。
4. 获取标定板的世界坐标:使用函数`GenGridModel2d`生成标定板的世界坐标。
5. 获取图像坐标:使用函数`FindCornerModel`在相机图像中找到标定板角点的图像坐标。
6. 进行标定:使用函数`CalibrateHandEye`计算相机的位姿。
以下是一段示例代码:
```
import halcon
# 打开相机
cam_index = 0
cam_params = []
cam_type = []
hcam = halcon.OpenFramegrabber("DirectShow", 1, 1, 0, 0, 0, 0, "default", -1, "default", -1, "default", cam_index, cam_params, cam_type)
# 加载标定板图像
board_image = halcon.ReadImage("board.png")
# 提取标定板角点
corner_params = []
corner_params.append(4)
corner_params.append(4)
corner_params.append(9)
corner_params.append(9)
corner_params.append(0.2)
corner_params.append(50)
corner_image, corner_row, corner_col, corner_strength = halcon.HarrisCorner(board_image, *corner_params)
# 生成标定板的世界坐标
grid_spacing_row = 1.0
grid_spacing_col = 1.0
origin_row = 0.0
origin_col = 0.0
rotation_of_grid = 0.0
grid_model_2d = halcon.GenGridModel2d(cor
写一段关于人脸识别的Halcon源代码
好的,下面是一段使用Halcon进行人脸识别的源代码:
```
// 加载人脸识别的模型
read_shape_model('face_model.shm', face_model)
// 读入图像
read_image(image, 'image.jpg')
// 检测人脸
detect_shape_model(image, face_model, -0.5, 0.5, 0.5, 'least_overlap', 0, face_positions)
// 在图像中画出人脸的位置
disp_shape_model(face_model, image, face_positions, 'red')
// 展示图像
disp_image(image)
```
在这段代码中,我们首先加载了一个预先训练好的人脸识别模型(即 "face_model.shm")。然后,我们读入了一张图像(即 "image.jpg")。接下来,我们使用 "detect_shape_model" 函数检测图像中的人脸,并使用 "disp_shape_model" 函数在图像中画出人脸的位置。最后,我们使用 "disp_image" 函数展示图像。
希望这段代码能帮到你。
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