halcon把模板轮廓显示到图片上
时间: 2023-03-06 20:16:20 浏览: 214
Halcon可以通过将模板与图像进行匹配,将模板轮廓显示到图像上。
首先,使用Halcon的create_template操作创建一个模板。然后使用find_shape_model操作将该模板与图像进行匹配。匹配成功后,可以使用gen_contour_region操作将匹配到的模板轮廓提取出来,并使用dev_display操作将其显示在图像上。
相关问题
halcon把模板轮廓显示到image上
### 回答1:
要在Halcon中将模板轮廓显示在图像上,可以使用dev_display_contour函数。该函数用于将指定的轮廓显示在输出窗口中,例如在Halcon的图形窗口或HALCON Visual Studio Code中的调试窗口中。
以下是一个简单的示例代码,可以将模板轮廓显示在图像上:
```
dev_display (Image) // 显示图像
dev_display_contour (TemplateContours, 'blue', 'none') // 显示轮廓,颜色为蓝色,无填充
```
其中,Image是输入的图像,TemplateContours是模板的轮廓,'blue'指定了轮廓的颜色为蓝色,'none'指定轮廓不需要填充。
如果要在图像中同时显示多个轮廓,可以在dev_display_contour函数中传入多个轮廓。例如:
```
dev_display_contour ([TemplateContours1, TemplateContours2], 'blue', 'none')
```
这将同时显示TemplateContours1和TemplateContours2的轮廓,颜色为蓝色,无填充。
### 回答2:
Halcon是一种强大的机器视觉软件,它提供了丰富的图像处理和分析工具。在Halcon中,要将模板轮廓显示到图像上,可以通过以下步骤实现:
1. 首先,加载图像。使用Halcon的“read_image”函数加载一张图像。例如,可以使用以下代码加载名为“image.jpg”的图像:
read_image(Image, 'image.jpg')
2. 接下来,定义并创建一个图层。使用Halcon的“create_ianotate_calib”函数创建一个图层,并将其与图像关联起来。例如,可以使用以下代码创建一个名为“Annotation”和图像分辨率相同的图层:
create_iannotate_calib(Image, Annotation, '1', 1)
3. 然后,将模板轮廓添加到图层中。使用Halcon的“disp_image”函数显示图像,并使用“set_color”函数设置轮廓颜色。接下来,使用“disp_region”函数将模板的轮廓添加到图层中。例如,可以使用以下代码将名为“Template”中的轮廓添加到“Annotation”图层中,并设置颜色为红色:
disp_image(Image, Annotation)
set_color(Annotation, 'red')
disp_region(Template, Annotation)
4. 最后,显示图像和模板轮廓。使用Halcon的“get_display_obj”函数将图层中的内容显示到屏幕上。例如,可以使用以下代码显示图像和模板轮廓:
get_display_obj(Annotation, WinHandle)
set_part(Template)
set_display_obj_props('visible', 'true')
sdl_display_obj(WinHandle, Annotation)
通过以上步骤,我们可以将模板轮廓显示到图像上。请注意,上述代码仅为示例,实际使用时可能需要根据应用程序的需求进行适当的修改。
### 回答3:
要将Halcon模板轮廓显示在图像上,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,使用Halcon的find_shape_model函数找到图像中的模板轮廓。这个函数会返回一个包含模板轮廓位置信息的数据结构。
2. 然后,使用Halcon的get_shape_model_contours函数从上一步中获得的数据结构中提取出模板轮廓。
3. 接下来,使用Halcon的gen_contour_polygon_xld函数将模板轮廓转换成多边形表示。
4. 为了在图像上显示模板轮廓,可以使用Halcon的disp_region函数将多边形轮廓显示为颜色填充的区域。
5. 最后,可以使用Halcon的disp_image函数将原始图像和带有模板轮廓的区域显示在同一幅图像上,以便进行直观观察和分析。
通过以上步骤,我们可以将Halcon模板轮廓显示在图像上,从而方便了视觉检测和定位任务的执行。
halcon 模板匹配轮廓
您好!对于Halcon模板匹配中的轮廓匹配,可以使用XLD(eXtended Line Data)来表示和处理匹配结果的轮廓。
在Halcon中,使用`find_shape_model()`函数进行模板匹配,并通过设置`GenParamName('matching')`为'contour'来使其返回轮廓匹配结果。然后,您可以使用`get_shape_matching_result()`函数获取匹配结果的XLD。
以下是一个示例代码:
```python
import halcon as ha
# 读取模板图像和待匹配图像
template_image = ha.read_image('template.jpg')
match_image = ha.read_image('match.jpg')
# 创建模板
model_id = ha.create_shape_model(template_image, 'auto', 0, 360, 'auto', 'none', 'use_polarity')
# 进行模板匹配
result_id = ha.find_shape_model(match_image, model_id, 0, 360, 0.5, 1, 0.5, 'contour')
# 获取匹配结果的轮廓
contours = ha.get_shape_matching_result(result_id, 'all', 0)
# 显示匹配结果
ha.disp_image(match_image)
ha.set_color('red')
ha.disp_xld(contours)
# 清除模板和结果
ha.clear_shape_model(model_id)
ha.clear_shape_model(result_id)
```
这是一个简单的示例,您可以根据实际情况进行修改和扩展。希望对您有帮助!如果您有其他问题,请随时提问。