halcon动态阈值

Halcon动态阈值分割是一种根据图像中存在的特征自动计算阈值的方法。在处理光照不均匀的图像时，使用动态阈值可以根据不同的明度区域分别应用不同的阈值。这样可以有效地进行图像分割，提取出感兴趣的目标区域。

在Halcon中，有两种常用的动态阈值分割方法。一种是使用dyn_threshold()函数，它需要与滤波操作结合使用。首先，通过滤波操作对图像进行预处理，然后使用mean_image()函数计算图像的平均灰度图像。最后，使用dyn_threshold()函数根据平均灰度图像和设定的参数进行动态阈值分割。

另一种是使用local_threshold()函数，它是一步到位的动态阈值分割方法。它可以直接对灰度图像进行操作，并根据图像的局部特征自适应地计算阈值。local_threshold()函数可以根据不同的参数设置适应不同的图像特征和分割要求。

动态阈值分割具有抗干扰性强、稳定性强的特点，对光照变化不敏感。它可以通过对图像灰度直方图的平滑来求取图像中的波谷或波峰，从而实现自适应的分割效果。这种方法在图像处理中被广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【halcon】例子分析之动态阈值](https://blog.csdn.net/songhuangong123/article/details/125152743)[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%"]
- *2* *3* [Halcon动态阈值分割](https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/104347800)[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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