在halcon中高斯高通滤波器代码的实现

在Halcon Vision Studio中，高斯高通滤波器通常用于图像处理中的边缘检测，它可以减少噪声并增强图像细节。以下是基本的高斯高通滤波器（Gaussian High-pass Filter）在Halcon中的一种简单实现：

; 定义高斯核的大小（例如5x5）
kernel_size := 5

; 设置高斯系数（σ决定了高斯函数的宽度，可以根据需要调整）
sigma := 1.5

; 创建高斯核
gaussian_kernel := New_GaussKernel(kernel_size, sigma)

; 应用高通滤波器到输入图像
input_image := Load_Img("path_to_your_input_image")
filtered_image := Gaussian_Highpass(input_image, gaussian_kernel)

; 保存处理后的图像
Save_Img(filtered_image, "path_to_save_output_image")

; 清理资源
Delete(gaussian_kernel)
Delete(filtered_image)

在这个例子中，`New_GaussKernel`函数创建了一个高斯核，`Gaussian_Highpass`函数则应用这个滤波器到输入图像上。滤波后的结果存储在`filtered_image`变量中。

注意：实际使用时，你需要替换`"path_to_your_input_image"`和`"path_to_save_output_image"`为你的图片文件路径。