Halcon XLD 几种边缘连接函数

时间: 2023-10-05 10:10:05 浏览: 304

Halcon学习之边缘检测函数

### Halcon 学习之边缘检测函数在图像处理领域，边缘检测是极其重要的一个环节，它能够帮助我们从图像中提取有用的信息，为后续的分析、识别等操作提供基础。Halcon作为一款专业的计算机视觉软件包，提供了丰富的边缘检测功能。本文将详细解析Halcon中的部分边缘检测函数，包括其工作原理、应用场景以及使用方法。 #### 1. `sobel_amp(Image:EdgeAmplitude:FilterType,Size:)` **函数简介：** 该函数基于图像的一次导数计算图像的边缘强度。Sobel算子是一种广泛使用的边缘检测算子，能够有效检测图像中的水平和垂直边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **EdgeAmplitude**：输出的边缘振幅图像。 - **FilterType**：滤波类型，默认为`'gauss'`。 - **Size**：滤波器大小，通常为奇数。 **应用场景：** 适用于一般性的边缘检测任务，特别是在需要识别清晰边缘的情况下非常有效。 **示例代码：** ```halcon sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, 'gauss', 3); ``` --- #### 2. `close_edges(Edges,EdgeImage:RegionResult:MinAmplitude:)` **函数简介：** 此函数用于关闭边缘图像中的小缺口，以确保连续性。这对于后续处理步骤（如区域分析）非常重要。 **参数解释：** - **Edges**：输入的边缘图像。 - **EdgeImage**：边缘图像。 - **RegionResult**：输出的闭合区域。 - **MinAmplitude**：最小振幅阈值，低于此阈值的边缘将被忽略。 **应用场景：** 当需要处理包含细小缺口或断开的边缘时，此函数非常有用。 **示例代码：** ```halcon close_edges(Edges, EdgeImage, RegionResult, 10); ``` --- #### 3. `close_edges_length(Edges,Gradient:ClosedEdges:MinAmplitude,MaxGapLength:)` **函数简介：** 该函数通过考虑边缘的高度图像来关闭边缘间的缺口，同时考虑了最大缺口长度。 **参数解释：** - **Edges**：输入的边缘图像。 - **Gradient**：边缘高度图像。 - **ClosedEdges**：输出的闭合边缘图像。 - **MinAmplitude**：最小振幅阈值。 - **MaxGapLength**：最大缺口长度。 **应用场景：** 对于那些需要更细致控制闭合过程的应用场景特别有用，例如在处理复杂的纹理图像时。 **示例代码：** ```halcon close_edges_length(Edges, Gradient, ClosedEdges, 5, 20); ``` --- #### 4. `derivate_gauss(Image:DerivGauss:Sigma,Component:)` **函数简介：** 使用高斯核对图像进行微分处理，以检测边缘。高斯滤波可以有效减少噪声的影响。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **DerivGauss**：输出的高斯微分图像。 - **Sigma**：高斯核的标准偏差。 - **Component**：指定对图像的哪个分量进行微分处理，可选`'x'`或`'y'`。 **应用场景：** 适用于需要减少噪声影响的边缘检测任务，尤其是在噪声较大的情况下。 **示例代码：** ```halcon derivate_gauss(Image, DerivGauss, 1.5, 'x'); ``` --- #### 5. `watersheds(Image:Basins,Watersheds::)` **函数简介：** 该函数从图像中提取“分水岭”，这是一种基于图像梯度的分割方法。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **Basins**：输出的分水岭区域。 - **Watersheds**：输出的分水岭图像。 **应用场景：** 适用于分割图像中的多个对象，尤其是当这些对象紧密相邻或重叠时。 **示例代码：** ```halcon watersheds(Image, Basins, Watersheds); ``` --- #### 6. `zero_crossing(Image:RegionCrossing::)` **函数简介：** 此函数通过寻找图像中灰度值从正到负或从负到正的变化点（即零交叉点），来检测边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **RegionCrossing**：输出的边缘区域。 **应用场景：** 适用于需要检测图像中更精细边缘的任务，特别是在需要提高精度时。 **示例代码：** ```halcon zero_crossing(Image, RegionCrossing); ``` --- #### 7. `diff_of_gauss(Image:DiffOfGauss:Sigma,SigFactor:)` **函数简介：** 近似实现LoG算子（拉普拉斯高斯算子），通过计算不同尺度高斯核之间的差异来检测边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **DiffOfGauss**：输出的差分图像。 - **Sigma**：第一个高斯核的标准偏差。 - **SigFactor**：第二个高斯核标准偏差与第一个的比例因子。 **应用场景：** 适用于需要检测多尺度边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon diff_of_gauss(Image, DiffOfGauss, 1.5, 1.6); ``` --- #### 8. `laplace_of_gauss(Image:ImageLaplace:Sigma:)` **函数简介：** 使用拉普拉斯高斯算子检测边缘，该算子能够有效检测不同尺度的边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageLaplace**：输出的拉普拉斯高斯图像。 - **Sigma**：高斯核的标准偏差。 **应用场景：** 适用于需要检测多尺度边缘的任务，特别是在处理复杂图像结构时。 **示例代码：** ```halcon laplace_of_gauss(Image, ImageLaplace, 1.5); ``` --- #### 9. `edges_color_sub_pix(Image:Edges:Filter,Alpha,Low,High:)` **函数简介：** 精确的亚像素边缘提取算法，适用于彩色图像。 **参数解释：** - **Image**：输入彩色图像。 - **Edges**：输出的边缘图像。 - **Filter**：边缘检测算子类型。 - **Alpha**：权重因子。 - **Low**：低阈值。 - **High**：高阈值。 **应用场景：** 适用于需要从彩色图像中提取高精度边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon edges_color_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 0.3, 10, 100); ``` --- #### 10. `edges_sub_pix(Image:Edges:Filter,Alpha,Low,High:)` **函数简介：** 精确的亚像素边缘提取算法，适用于灰度图像。 **参数解释：** - **Image**：输入灰度图像。 - **Edges**：输出的边缘图像。 - **Filter**：边缘检测算子类型。 - **Alpha**：权重因子。 - **Low**：低阈值。 - **High**：高阈值。 **应用场景：** 适用于需要从灰度图像中提取高精度边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 0.3, 10, 100); ``` --- #### 11. `edges_color(Image:ImaAmp,ImaDir:Filter,Alpha,NMS,Low,High:)` **函数简介：** 根据颜色进行边缘提取的算法，适用于彩色图像。 **参数解释：** - **Image**：输入彩色图像。 - **ImaAmp**：输出的边缘振幅图像。 - **ImaDir**：输出的边缘方向图像。 - **Filter**：边缘检测算子类型。 - **Alpha**：权重因子。 - **NMS**：是否应用非极大值抑制。 - **Low**：低阈值。 - **High**：高阈值。 **应用场景：** 适用于需要根据颜色特征进行边缘提取的任务。 **示例代码：** ```halcon edges_color(Image, ImaAmp, ImaDir, 'canny', 0.3, true, 10, 100); ``` --- #### 12. `edges_image(Image:ImaAmp,ImaDir:Filter,Alpha,NMS,Low,High:)` **函数简介：** 边缘提取算法，适用于灰度图像。 **参数解释：** - **Image**：输入灰度图像。 - **ImaAmp**：输出的边缘振幅图像。 - **ImaDir**：输出的边缘方向图像。 - **Filter**：边缘检测算子类型。 - **Alpha**：权重因子。 - **NMS**：是否应用非极大值抑制。 - **Low**：低阈值。 - **High**：高阈值。 **应用场景：** 适用于需要从灰度图像中提取边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon edges_image(Image, ImaAmp, ImaDir, 'canny', 0.3, true, 10, 100); ``` --- #### 13. `skeleton(Region:Skeleton::)` **函数简介：** 计算区域的骨架，即保留图像中最重要的结构信息。 **参数解释：** - **Region**：输入的区域图像。 - **Skeleton**：输出的骨架图像。 **应用场景：** 适用于需要提取图像中结构信息的任务，特别是在形状分析中。 **示例代码：** ```halcon skeleton(Region, Skeleton); ``` --- #### 14. `frei_amp(Image:ImageEdgeAmp::)` **函数简介：** 使用Frei-Chen模板进行边缘检测，计算边缘振幅。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅的任务。 **示例代码：** ```halcon frei_amp(Image, ImageEdgeAmp); ``` --- #### 15. `frei_dir(Image:ImageEdgeAmp,ImageEdgeDir::)` **函数简介：** 使用Frei-Chen模板进行边缘检测，计算边缘振幅和方向。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 - **ImageEdgeDir**：输出的边缘方向图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅和方向的任务。 **示例代码：** ```halcon frei_dir(Image, ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir); ``` --- #### 16. `nonmax_suppression_dir(ImgAmp,ImgDir:ImageResult:Mode:)` **函数简介：** 使用方向图像对所有超过给定最大值的图像灰度值的点进行抑制，以提高边缘的清晰度。 **参数解释：** - **ImgAmp**：输入的边缘振幅图像。 - **ImgDir**：输入的边缘方向图像。 - **ImageResult**：输出的结果图像。 - **Mode**：抑制模式。 **应用场景：** 适用于需要提高边缘清晰度的任务。 **示例代码：** ```halcon nonmax_suppression_dir(ImgAmp, ImgDir, ImageResult, 'strongest'); ``` --- #### 17. `gen_contours_skeleton_xld(Skeleton:Contours:Length,Mode:)` **函数简介：** 将系统框架转换成XLD轮廓，便于后续的分析。 **参数解释：** - **Skeleton**：输入的骨架图像。 - **Contours**：输出的轮廓图像。 - **Length**：轮廓长度阈值。 - **Mode**：处理模式。 **应用场景：** 适用于需要从骨架图像中提取轮廓的任务。 **示例代码：** ```halcon gen_contours_skeleton_xld(Skeleton, Contours, 10, 'closed'); ``` --- #### 18. `laplace(Image:ImageLaplace:ResultType,MaskSize,FilterMask:)` **函数简介：** 使用有限差分计算拉普拉斯变换，以检测图像中的边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageLaplace**：输出的拉普拉斯图像。 - **ResultType**：结果类型。 - **MaskSize**：掩膜大小。 - **FilterMask**：滤波掩膜。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon laplace(Image, ImageLaplace, 'absolute', 3, 'default'); ``` --- #### 19. `info_edges(::Filter,Mode,Alpha:Size,Coeffs)` **函数简介：** 估计滤波器的宽度，为边缘检测做准备。 **参数解释：** - **Filter**：边缘检测算子类型。 - **Mode**：模式。 - **Alpha**：权重因子。 - **Size**：返回的滤波器大小。 - **Coeffs**：返回的滤波器系数。 **应用场景：** 适用于需要调整边缘检测算法参数的任务。 **示例代码：** ```halcon info_edges('canny', 'size', 0.3, Size, Coeffs); ``` --- #### 20. `kirsch_dir(Image:ImageEdgeAmp,ImageEdgeDir::)` **函数简介：** 使用Kirsch算子计算边缘振幅和方向。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 - **ImageEdgeDir**：输出的边缘方向图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅和方向的任务。 **示例代码：** ```halcon kirsch_dir(Image, ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir); ``` --- #### 21. `prewitt_amp(Image:ImageEdgeAmp::)` **函数简介：** 使用Prewitt算子计算边缘振幅。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅的任务。 **示例代码：** ```halcon prewitt_amp(Image, ImageEdgeAmp); ``` --- #### 22. `kirsch_amp(Image:ImageEdgeAmp::)` **函数简介：** 使用Kirsch算子计算边缘振幅。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅的任务。 **示例代码：** ```halcon kirsch_amp(Image, ImageEdgeAmp); ``` --- #### 23. `highpass_image(Image:Highpass:Width,Height:)` **函数简介：** 从高频成分提取图像，适用于增强图像细节。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **Highpass**：输出的高频图像。 - **Width**：图像宽度。 - **Height**：图像高度。 **应用场景：** 适用于需要增强图像细节的任务。 **示例代码：** ```halcon highpass_image(Image, Highpass, 640, 480); ``` --- #### 24. `robinson_amp(Image:ImageEdgeAmp::)` **函数简介：** 使用Robinson算子计算边缘振幅。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageEdgeAmp**：输出的边缘振幅图像。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘振幅的任务。 **示例代码：** ```halcon robinson_amp(Image, ImageEdgeAmp); ``` --- #### 25. `roberts(Image:ImageRoberts:FilterType:)` **函数简介：** 使用Roberts算子计算边缘。 **参数解释：** - **Image**：输入图像。 - **ImageRoberts**：输出的边缘图像。 - **FilterType**：边缘检测算子类型。 **应用场景：** 适用于需要从图像中提取边缘的任务。 **示例代码：** ```halcon roberts(Image, ImageRoberts, 'roberts'); ``` 通过以上详细的介绍，我们可以看到Halcon提供了丰富多样的边缘检测函数，覆盖了从简单到复杂的各种应用场景。选择合适的函数并正确设置参数，可以帮助我们高效地完成图像处理任务。

在Halcon中，有几种不同的XLD边缘连接函数，可以根据需要选择使用。以下是其中的几种： 1. gen_contour_polygon_xld()：将XLD表示的轮廓连接成一个区域，并将其转换为多边形表示。 2. gen_contour_region_xld()：将XLD表示的轮廓连接成一个区域，并将其转换为区域表示。 3. gen_contour_chain_xld()：将XLD表示的轮廓连接成一个链码表示。 4. gen_contour_poly_approx_xld()：将XLD表示的轮廓进行多边形逼近，得到近似的多边形表示。 5. gen_contour_skeleton_xld()：将XLD表示的轮廓转换为骨架表示。这些函数都可以用于连接XLD表示的边缘，但是根据实际需求选择不同的函数可以得到更好的效果。

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