二值化 halcon

在Halcon中，有几种常用的方法可以进行二值化。其中一种方法是使用直方图方法来寻找二值化阈值。这种方法首先计算图像的直方图，然后找到直方图中的两个最高峰，然后在两个峰之间的峰谷最低处选择一个阈值作为二值化的分界点。

另一种方法是计算像素的平均值K，并对图像的每个像素值进行比较。如果像素值大于K，则将像素值设为255（白色），如果像素值小于或等于K，则将像素值设为0（黑色）。这种方法简单直观，适用于一些简单的图像二值化操作。

此外，还可以结合均值滤波算子使用二值化算子。首先对图像进行均值滤波操作，然后根据滤波后的结果与原图像的灰度值进行比较。如果滤波后的像素灰度值依然大于原图像的灰度值，则将该像素点视为黑色，并进行提取操作。

总之，Halcon提供了多种方法来进行图像的二值化操作，根据具体的需求可以选择适合的方法进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Halcon-图像处理-二值化-binary_threshold](https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78779375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Halcon图像处理-图像分割二值化](https://blog.csdn.net/yuupengsun/article/details/105913583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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