halcon 修改图片尺寸函数

Halcon中修改图片尺寸的函数是resize_image。该函数可以按照指定的宽度和高度将图像缩放到指定的尺寸。

函数语法如下：

resize_image(Image: ImageIn, Image: ImageOut, Width, Height, Interpolation: Interpolation)

其中，ImageIn是输入图像，ImageOut是输出图像，Width和Height是指定的宽度和高度，Interpolation是插值方法，可以选择nearest_neighbor、bilinear、biquadratic、bicubic、overdetermined、thin_plate_spline和weighted。默认值为bilinear。

示例代码如下：

* 读入图像
read_image(Image, 'test.png')

* 将图像缩放到指定尺寸
resize_image(Image, ImageOut, 640, 480)

* 显示结果
disp_image(ImageOut)

以上代码将读入一张名为test.png的图像，然后将其缩放到640x480的尺寸，并显示结果。

相关问题

Halcon 3D相机标定

### 如何使用Halcon进行3D相机标定

#### 准备工作
为了成功执行三维空间中的相机标定，在开始之前需要准备一些必要的工具和材料。这包括但不限于一个具有精确尺寸的标准标定板，通常推荐的是带有黑白相间方格的棋盘格图案[^1]。

#### 创建项目环境
确保已经在计算机上安装了最新版本的HALCON库，并且熟悉该软件的基本操作界面。如果尚未完成这些准备工作，则建议先访问官方网站下载并阅读相应的入门文档。

#### 加载示例代码
在HDevelop集成开发环境中加载官方提供的有关3D相机标定的示例程序。通过研究这段预编写的脚本可以更好地了解整个流程以及各个函数的作用方式。

// 打开 HDevEngine 的 C++ API 进行交互式编程
#include <hdevengine.h>
using namespace HalconCpp;

int main() {
    // 初始化设备连接和其他必要配置...
}

#### 设置参数
根据具体的硬件情况和个人需求修改源码内的各项设定值。例如改变所使用的摄像机型号、分辨率大小或是调整采集图片的数量等。特别需要注意的是要保证每次实验条件下光源强度的一致性和均匀度，防止因外部因素造成不必要的误差影响最终效果。

#### 获取数据样本
利用上述经过适当调整后的应用程序收集多张不同视角下的目标物图像作为训练集的一部分。理想情况下应该覆盖尽可能广泛的角度范围以便获得更全面的信息用于构建准确模型[^2]。

#### 处理与分析
调用`calibrate_cameras`算子来进行实际计算处理阶段的工作。此步骤会基于先前输入的数据自动推导出内外参矩阵以及其他重要几何关系描述符。同时还可以借助其他辅助功能进一步优化所得结果的质量，如去除异常点和平滑化处理等等。

CalibrationObjectModelID calibration_object_model;
gen_calib_data_3d_calib_plate(calibration_object_model, Width, Height, GridWidth, GridHeight, SquareSize);
Tuple NumImages = 20; // 假设有20幅图象参与本次测试
for (auto i = 0; i < NumImages; ++i){
    read_image(Image, "image_path"+String(i));
    find_calib_data_3d_calib_plate(Image, CalibrationObjectModelID, CalibDataHandle, Index);
}

Tuple Error;
calibrate_cameras(CalibDataHandle, CameraParam, Error);

write_cam_par(CameraParam, "camera_parameters");

#### 应用成果
最后一步就是保存生成好的参数文件供以后重复利用或者分享给他人参考学习之用了。此外也可以立即尝试将其应用于简单的场景重建任务当中去验证其有效性。

用halcon 实现一幅图像的二值化C++ 源码

### 回答1：

Halcon 提供了一系列函数来实现图像的二值化，比如 Threshold、GrayCluster、LocalThreshold 等。比如使用 Threshold 函数实现二值化，可以使用下面的源码：img_binarized = Threshold(img, 'auto', 0, 0, 255, 1)

### 回答2：
使用Halcon实现图像的二值化的C++源码如下：

#include "HalconCpp.h"
#include "Halcon.h"

using namespace HalconCpp;

int main(int argc, char* argv[])
{
    HObject ho_Image, ho_GrayImage, ho_Region, ho_ThresholdImage;
    HTuple hv_Width, hv_Height;

    // 读取图像
    ReadImage(&ho_Image, "inputImage.jpg");

    // 转换为灰度图像
    ConvertImageType(ho_Image, &ho_GrayImage, "gray");

    // 获取图像宽度和高度
    GetImageSize(ho_Image, &hv_Width, &hv_Height);

    // 创建二值化区域
    Threshold(ho_GrayImage, &ho_Region, 128, 255);

    // 二值化图像
    RegionToBin(ho_Region, &ho_ThresholdImage, 128, 255, hv_Width, hv_Height);

    // 保存二值化图像
    WriteImage(ho_ThresholdImage, "outputImage.jpg");

    // 显示二值化结果
    DispObj(ho_ThresholdImage, WindowHandle);

    // 关闭窗口
    CloseWindow(WindowHandle);

    return 0;
}

在以上代码中，`ho_Image`是输入的原始图像，`ho_GrayImage`是转换为灰度图像后的中间结果，`ho_Region`是二值化区域，`ho_ThresholdImage`是最终的二值化图像。`Threshold`函数用于对灰度图像进行二值化操作，将灰度值大于阈值的部分设为白色，小于等于阈值的部分设为黑色，`RegionToBin`函数将二值化区域转换为二值化图像，其中`128`和`255`为黑色和白色像素的灰度值，`hv_Width`和`hv_Height`为图像的宽度和高度。

另外，代码中还包括了图像的读取、保存和显示等相关操作。

### 回答3：
Halcon是一种流行的机器视觉库，可以用于图像处理和分析。下面是一个使用Halcon实现图像二值化的C源码示例：

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <HalconCpp.h>

using namespace HalconCpp;

int main()
{
    // 声明变量
    HImage image, binaryImage;
    HTuple width, height;

    // 加载图像
    ReadImage(&image, "input_image.jpg");

    // 获取图像尺寸
    GetImageSize(image, &width, &height);

    // 图像灰度化
    HImage grayImage = image.GrayRange();

    // 进行二值化
    HRegion region;
    Threshold(grayImage, &region, 128, 255);

    // 生成二值化图像
    HRegionToBin(grayImage, &binaryImage, 128, 255);

    // 保存二值化图像
    WriteImage(binaryImage, "output_image.jpg");

    // 输出结果
    printf("图像二值化完成！\n");

    // 释放资源
    CloseWindow(NULL);
    return 0;
}

这段代码使用Halcon库进行图像二值化的操作，包括加载图像、灰度化、二值化以及保存二值化图像。图片路径可以根据实际需求进行修改。