halcon在光伏太阳能电池片功率测试前定位的应用实例代码

以下是一个使用Halcon定位太阳能电池片的示例代码：

read_image(Image, 'solar_panel.jpg')

* 设置ROI区域 
Rectangle1 := [100, 100, 600, 400]
reduce_domain (Image, Rectangle1, ImageReduced)

* 以灰度图形式处理图像
gray_image(ImageReduced, ImageGray)

* 阈值处理
bin_threshold(ImageGray, Region, 'max_separability', 'light', 25, 100)

* 连通区域分析
connection(Region, ConnectedRegions)

* 选择符合条件的连通区域
SelectShape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area', 'width', 'height'], 'and', [5000, 30, 30])

* 查找并拟合矩形
SmallestRectangle2(SelectedRegions, Rectangle2)

* 显示结果
disp_image(ImageReduced)
disp_obj(SelectedRegions, 'yellow')
disp_obj(Rectangle2, 'green')

说明：

1. 读取太阳能电池板的图像 `solar_panel.jpg`
2. 通过 `reduce_domain` 函数指定感兴趣区域（ROI）
3. 将图像转换为灰度图像，以便进行处理
4. 使用 `bin_threshold` 函数进行二值化处理
5. 对二值化后的图像进行连通区域分析，并筛选出符合条件的连通区域
6. 使用 `SmallestRectangle2` 函数查找并拟合矩形
7. 显示处理结果，其中黄色区域表示符合条件的连通区域，绿色矩形表示拟合的矩形位置和大小。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用需要根据具体情况进行调整和优化。