reduce_domain

时间: 2023-07-14 22:05:26 浏览: 71
Halcon reduce_domain 函数用于将图像域减小到指定区域内。该函数可以用于减小图像处理的计算量,提高处理速度。具体语法如下: ``` reduce_domain(Image, Domain : ReducedImage) ``` 其中,Image 表示原始图像,Domain 表示要减小到的区域,ReducedImage 表示输出的减小后的图像。 例如,将一个 512x512 的图像减小到中心的 256x256 区域内,可以使用以下代码: ``` read_image(Image, "image.png") center_row := 256 center_col := 256 reduce_domain(Image, [center_row-127, center_col-127, center_row+128, center_col+128], ReducedImage) ``` 这将读取名为 "image.png" 的图像,然后将其减小到中心的 256x256 区域内,并将结果保存在 ReducedImage 中。
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halcon reduce_domain

Halcon reduce_domain 函数用于将图像域减小到指定区域内。该函数可以用于减小图像处理的计算量,提高处理速度。具体语法如下: ``` reduce_domain(Image, Domain : ReducedImage) ``` 其中,Image 表示原始图像,Domain 表示要减小到的区域,ReducedImage 表示输出的减小后的图像。 例如,将一个 512x512 的图像减小到中心的 256x256 区域内,可以使用以下代码: ``` read_image(Image, "image.png") center_row := 256 center_col := 256 reduce_domain(Image, [center_row-127, center_col-127, center_row+128, center_col+128], ReducedImage) ``` 这将读取名为 "image.png" 的图像,然后将其减小到中心的 256x256 区域内,并将结果保存在 ReducedImage 中。

halcon reduce_domain (RegionTransImage, Rectangle, ImageReduced)

Halcon中的reduce_domain函数用于通过给定的矩形区域来限制图像的感兴趣区域。它的语法如下: reduce_domain (Image, Region, ImageReduced) 在你提供的示例中,reduce_domain函数被用来通过给定的矩形区域Rectangle来限制图像RegionTransImage的感兴趣区域,结果存储在ImageReduced中。 具体而言,该函数将根据给定的矩形区域Rectangle,提取RegionTransImage图像在该区域内的感兴趣区域,并将结果存储在ImageReduced中。 请注意,这是Halcon库中的函数,不是我作为CSDN开发的AI ChatGPT的功能。如果你需要更具体的代码或帮助,请参考Halcon库的官方文档或使用手册。

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* This example shows how to use shape-based matching * in order to find a model region and use it for * further tasks. * Here, the additional task consists of reading text * within a certain region, wherefore the image has * to be aliged using the matching transformation. * * Initialization. dev_update_window ('off') dev_close_window () * Initialize visualization. read_image (ReferenceImage, 'board/board_01') get_image_size (ReferenceImage, Width, Height) initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText) disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') disp_description_text (WindowHandleText) * * Define ROIs: * ROI for the shape model. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (ReferenceImage) gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900) dev_display (ROIModel) * ROI for the text. gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765) dev_display (ROIText) disp_model_message (WindowHandle) stop () * * Prepare the shape-based matching model. reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage) * Create shape model and set parameters (offline step). create_generic_shape_model (ModelHandle) * Train the shape model. train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle) * * Prepare the text model. create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel) * * We look for the reference transformation which we will need * for the alignment. We can extract it by finding the instance * on the reference image. * Set find parameters. set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'num_matches', 1) set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'min_score', 0.5) find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel) * * Find the object in other images (online step). for i := 1 to 9 by 1 read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02') find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch) * Compute the transformation matrix. hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert) hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix) affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false') * * Visualization. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (SearchImage) get_generic_shape_model_result_object (InstanceObject, MatchResultID, 'all', 'contours') dev_display (InstanceObject) * * Reading text and numbers on the aligned image. reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR) find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID) get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines') get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText) * * Visualization. dev_set_window (WindowHandleText) dev_display (ImageAffineTrans) dev_set_colored (12) dev_display (Characters) disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText) wait_seconds (0.5) endfor disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () dev_close_window ()

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