halcon sub_image算子

Halcon中的sub_image算子用于从一个输入图中提取一个子区域（子图像）。它可以根据指定的起始坐标和尺寸来截取图像的一部分。

sub_image算子的语法如下：

sub_image(输入图像, 子图像, 起始行, 起始列, 结束行, 结束列)

其中，输入图像是原始图像，子图像是提取的子区域图像。起始行和起始列是子图像的左上角坐标，结束行和结束列是子图像的右下角坐标。

示例代码如下：

image_subtract := sub_image(Image, SubImage, StartRow, StartColumn, EndRow, EndColumn)

在这个示例中，Image是原始图像，SubImage是提取的子图像。StartRow和StartColumn是子图像的左上角坐标，EndRow和EndColumn是子图像的右下角坐标。

需要注意的是，Halcon中的行和列索引是从1开始的。使用sub_image算子前，可以先使用get_image_size算子获取输入图像的尺寸，以便计算起始和结束坐标。

希望以上信息能对你有所帮助！如果有更多问题，请继续提问。

相关问题

Halcon的affine_trans_image算子转换后的图像如何居中在窗口里

Halcon的`affine_trans_image`算子用于对图像进行仿射变换，包括缩放、旋转和平移等操作。当这个算子应用到一幅图像上之后，如果想要新的图像在窗口中居中显示，你需要先了解原始图像的尺寸以及你要将它缩放到的目标窗口尺寸。

通常的步骤如下：
1. 使用`affine_trans_image`之前，计算出新图像的大小，这取决于你的变换矩阵以及原图的尺寸。
2. 确定窗口的中心点，通常是窗口宽度和高度的一半，即`(window_width / 2, window_height / 2)`。
3. 如果变换后的新图像边缘超过了窗口范围，你需要调整图像的位置使其部分覆盖窗口中心。你可以从窗口中心减去图像左上角相对于窗口中心的距离，作为偏移量传递给`copy_sub_image_to`或者类似函数，将新图像复制到窗口内的正确位置。

举个例子，在Python结合Halcon API的代码可能会这样写：

from halcon import *

# 获取变换后的图像大小
new_img_size = affine_transform_get_size(img, transform_matrix)

# 计算窗口中心
window_center = (window_width / 2, window_height / 2)

# 检查并调整偏移
offset_x = max(0, window_center[0] - new_img_size[0] / 2)
offset_y = max(0, window_center[1] - new_img_size[1] / 2)

# 将变换后的图像复制到窗口内居中
copy_sub_image_to(window, affineTransformedImage, offset_x, offset_y, new_img_size[0], new_img_size[1])

记得替换相应的变量名如`img`, `transform_matrix`, `window_width`, `window_height`等。

halcon算子edges_sub_pix

`edges_sub_pix()`是Halcon中的一个算子，用于对图像进行亚像素级别的边缘检测。该算子会根据指定的边缘算法在图像中检测出边缘，并精确定位边缘的位置，从而获得亚像素级别的边缘信息。

`edges_sub_pix()`算子的语法如下：

edges_sub_pix(Image : Edges, EdgesAmplitude, EdgesDirection, EdgesRow, EdgesColumn, MaxNumEdges, DetectionMode, Sigma, Threshold, Transition, EdgeWidth, Interpolation, SubPixel, PointsPerPixel, GenParamName, GenParamValue)

其中，`Image`为输入的图像，`Edges`为输出的边缘信息，`EdgesAmplitude`为输出的边缘幅度信息，`EdgesDirection`为输出的边缘方向信息，`EdgesRow`和`EdgesColumn`为输出的边缘位置信息，`MaxNumEdges`为最大边缘数量，`DetectionMode`为边缘检测模式，`Sigma`为高斯滤波器的标准差，`Threshold`为边缘幅度的阈值，`Transition`为边缘的极性（上升沿/下降沿），`EdgeWidth`为边缘宽度，`Interpolation`为插值方式，`SubPixel`为是否计算亚像素级别的边缘位置，`PointsPerPixel`为每个像素点的采样点数，`GenParamName`和`GenParamValue`为其他参数。

例如，对一个灰度图像进行Canny边缘检测并计算亚像素级别的边缘位置：

read_image(Image, 'test.jpg')
edges_sub_pix(Image, Edges, EdgesAmplitude, EdgesDirection, EdgesRow, EdgesColumn, 100, 'canny', 1.0, 20, 'positive', 3, 'bilinear', 'true', 1, [], [])

这里，`MaxNumEdges`取100，表示最多检测100个边缘；`DetectionMode`取`'canny'`，表示使用Canny边缘检测算法；`Sigma`取1.0，表示高斯滤波器的标准差为1.0；`Threshold`取20，表示较低的边缘幅度阈值；`Transition`取`'positive'`，表示检测上升沿的边缘；`EdgeWidth`取3，表示边缘宽度为3个像素；`Interpolation`取`'bilinear'`，表示使用双线性插值计算边缘位置；`SubPixel`取`'true'`，表示计算亚像素级别的边缘位置；`PointsPerPixel`取1，表示每个像素点只采样一个点。