Halcon - 测量 - 轮廓到线的距离

在Halcon中，可以使用函数`distance_pl`来计算轮廓到线的距离。这个函数需要两个输入参数：轮廓的边界点坐标和线的参数。具体的步骤如下：

1. 获取轮廓的边界点坐标。可以使用函数`gen_contour_polygon`来生成轮廓的边界点坐标。

2. 获取线的参数。可以使用函数`create_line`、`create_parallel_line`等来创建直线，然后使用函数`get_line_params`来获取直线的参数。

3. 使用函数`distance_pl`来计算轮廓到线的距离。这个函数会返回轮廓到线的最短距离。

下面是一个示例代码：

contour := gen_contour_polygon(Image, 'border')
line := create_line(100, 200, 300, 400)
distance := distance_pl(contour, line)

其中，`Image`为输入的图像，`100, 200, 300, 400`为线的起点和终点坐标。`distance`即为轮廓到线的距离。

相关问题

halcon 轮廓线对象

Halcon是一个商业机器视觉软件库，提供了一系列用于图像处理、分析、视觉检测和图像识别的工具。在Halcon中，轮廓线对象通常是指通过边缘检测算法得到的物体边缘的表示。轮廓线对象在图像分析中非常重要，因为它们可以帮助识别和测量物体的形状、大小、方向等属性。

轮廓线对象通常有以下特点和处理方法：

1. 提取：使用Halcon提供的边缘检测算子（如`edges_sub_pix`、`sobel_amp`等）来识别图像中物体的边缘。
2. 连接：将检测到的边缘点按照一定的规则连接起来形成轮廓线对象，这些规则可能涉及边缘点之间的距离、角度等。
3. 表示：轮廓线对象可以用链码（chain）或者区域（region）的形式来表示，链码记录了轮廓上相邻点的相对位置，而区域则提供了闭合的轮廓内部的像素集合。
4. 分析：可以对轮廓线对象进行分析，以获取轮廓的特征，比如长度、曲率、角度、形状描述符等。

在Halcon中处理轮廓线对象通常涉及以下几个步骤：

- 使用边缘检测算子识别图像中的物体边缘。
- 使用`threshold`或其他阈值处理算子对边缘图像进行二值化。
- 使用`connection`算子将二值化后的边缘点连接成轮廓线对象。
- 对轮廓线对象进行分析和测量。

轮廓线对象在机器视觉中的应用非常广泛，包括但不限于物体识别、尺寸测量、缺陷检测等。

halcon相机拍照手机Type-C接口测量尺寸代码

### 回答1：
以下是使用Halcon相机通过手机Type-C接口测量尺寸的示例代码：

* 定义变量
dev_open_framegrabber('Image', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, 'false', 'default', 'Halcon', -1, 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', 'default', AcqHandle)

* 设置相机参数
set_framegrabber_param(AcqHandle, 'ExposureTime', 10000.0)
set_framegrabber_param(AcqHandle, 'Gain', 1.0)

* 获取图像
dev_grab_image(Image, AcqHandle)

* 处理图像
dev_disp_obj(Image)
dev_set_paint('color')
dev_set_color('red')
dev_draw_circle(200, 200, 50)
dev_set_tposition(100, 100)
dev_set_font('Arial-Bold-24')
dev_write_string('Hello, World!')

* 测量尺寸
find_circle(Image, Circle)
get_circle_contour(Circle, Contour)
gen_contour_polygon_xld(Contour, Polygon, 'fit', 5, 0, 0)
get_polygon_approx(Polygon, 'max_devi', 5, Approx)
get_polygon_vertices(Approx, Vertices)
gen_contour_polygon_xld(Vertices, Polygon2, 'convex', 1, 0, 0)
gen_circle(Polygon2, Row, Column, Radius)

* 显示结果
dev_display(Image)
dev_display_circle(Row, Column, Radius)

上面的代码主要分为以下几个步骤：

1. 打开相机，并设置相机参数（曝光时间和增益）。
2. 获取图像并在屏幕上显示。
3. 在图像中找到一个圆形对象。
4. 从圆形对象中提取轮廓，并使用多边形拟合算法将其转换为多边形。
5. 计算多边形的外接圆，并显示在屏幕上。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的代码可能需要根据您的具体应用进行调整。

### 回答2：
Halcon相机是一款高性能的工业相机，可以用于精确测量尺寸的应用场景。要使用Halcon相机进行拍照手机Type-C接口测量尺寸，需要编写一些代码。

首先，需要初始化Halcon相机，连接到电脑上，并设置参数以适应拍照环境，并打开相机。

接下来，我们可以使用Halcon提供的图像处理函数进行图像分析和测量。首先，需要采集一张图像。可以使用grab_image函数获取当前相机采集的图像。

然后，我们可以通过一系列的图像处理函数对图像进行预处理，以提取出Type-C接口的特征。比如，可以使用threshold函数对图像进行二值化处理，将目标区域分割出来；使用find_shape_models函数对目标进行形状匹配，找到Type-C接口的位置。

找到Type-C接口的位置后，可以根据需要进行尺寸测量。可以使用measure_length函数测量接口的长度，measure_distance函数测量不同特征点之间的距离，measure_rectangle1函数测量接口的宽度和高度等。

最后，可以将测量结果输出，比如通过输出测量结果的坐标、长度、宽度等信息。

总结来说，使用Halcon相机进行拍照手机Type-C接口测量尺寸的代码主要包括相机的初始化和参数设置、图像采集、图像处理、特征提取、尺寸测量和结果输出等步骤。

### 回答3：
Halcon相机拍照手机Type-C接口测量尺寸的代码如下：

首先，我们需要打开Halcon相机，这可以通过调用Halcon的相机驱动函数进行操作。然后，我们需要设置相机的参数，包括分辨率、曝光时间和图像格式等。

接下来，我们需要拍摄一张手机Type-C接口的图像。这可以通过调用Halcon的图像采集函数实现，该函数会返回一个图像对象。

然后，我们需要对图像进行预处理。预处理包括图像去噪、增强和平滑等操作，以提高后续测量的准确性。

接下来，我们可以使用Halcon的测量工具进行尺寸测量。通过选择Type-C接口的特征点或边缘，可以使用点定位、线定位或面定位等测量方法获得尺寸信息。测量结果可以存储在变量中，以便后续处理或显示。

最后，我们可以将测量结果显示在图像上，以便用户查看。这可以通过调用Halcon的图像显示函数实现，该函数可以在图像上绘制测量结果的位置和尺寸等信息。

总结起来，Halcon相机拍照手机Type-C接口测量尺寸的代码主要包括相机操作、图像采集、图像预处理、尺寸测量和结果显示等步骤。通过这些步骤，我们可以准确地测量手机Type-C接口的尺寸。