halcon 12 显示圆弧的代码

以下是使用Halcon 12显示圆弧的示例代码：

# 在图像窗口中显示圆弧
dev_display(obj) 

# 显示圆弧的属性
dev_set_color('red')
dev_set_line_width(2)

# 绘制圆弧
dev_display_shape(obj)

# 关闭图像窗口
dev_close_window()

其中，`obj`为圆弧的对象，可以通过`gen_circle_contour_xld`函数创建。

例如，下面的代码将在图像窗口中显示一个半径为100的圆弧：

from halcon import *

# 创建圆弧对象
x = 256
y = 256
radius = 100
start_angle = 0
end_angle = 180
obj = gen_circle_contour_xld(x, y, radius, start_angle, end_angle)

# 显示圆弧
dev_display(obj)
dev_set_color('red')
dev_set_line_width(2)
dev_display_shape(obj)

# 关闭图像窗口
dev_close_window()

这将显示一个红色的半圆。

相关问题

halcon圆弧轮廓提取代码

Halcon是一款图像处理软件，可以用于图像分析、机器视觉等领域。下面是一个简单的Halcon代码示例，用于提取圆弧轮廓：

# 导入Halcon库
from halcon import *

# 读取图像
image = read_image("image.jpg")

# 灰度化处理
gray_image = rgb1_to_gray(image)

# 边缘检测
edges = edges_image(gray_image, "canny", 1.0, 20)

# 圆弧检测
circles = select_shape(edges, "circle", 0.5)

# 获取圆弧轮廓
contours = gen_contours_skeleton_xld(circles, "furthest")

# 显示结果
disp_image(image)
disp_obj(contours)

# 关闭窗口
close_window()

这段代码首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接下来进行边缘检测，找到图像中的边缘。然后通过圆弧检测函数`select_shape`找到图像中的圆弧。最后使用`gen_contours_skeleton_xld`函数获取圆弧的轮廓，并将结果显示出来。

halcon-圆弧卡尺

### Halcon 中圆弧卡尺的使用方法

在工业视觉检测应用中，Halcon 提供了强大的工具来进行精确的对象测量。对于需要测量圆形或圆弧特征的应用场景，可以利用基于形状匹配的方法来实现高精度定位和测量。

#### 创建测量对象句柄
为了能够有效地处理圆弧并对其进行测量，在实际操作前需先创建一个专门针对圆弧特性的测量对象句柄。这可以通过 `gen_measure_arc` 函数完成：

* 定义参数
RowBegin := 100; ColBegin := 100;
PhiStart := 0; PhiEnd := pi / 2;
RadiusMin := 50; RadiusMax := 70;

* 生成测量对象句柄
gen_measure_arc (Image, MeasureHandle, RowBegin, ColBegin, PhiStart, PhiEnd, \
                 RadiusMin, RadiusMax, 'circular', 'least_squares')

上述代码片段定义了一个起始于坐标 `(100, 100)` 的扇区区域作为待测目标范围，并指定了该区域内最小半径 (`RadiusMin`) 和最大半径 (`RadiusMax`) 来限定可能存在的圆心位置；角度区间 `[Φstart, Φend]` 则限定了所关注的具体圆弧部分[^1]。

#### 绘制与显示圆弧轮廓
一旦建立了合适的测量模型之后，则可通过调用特定函数如 `draw_measure_arc` 将其可视化表示出来以便后续分析：

* 显示原图及标记后的图像
dev_display(Image)

* 在当前窗口上绘制指定的测量对象
draw_measure_arc(MeasureHandle)

此段脚本会将之前设定好的圆弧边界直观地呈现在输入图片之上，方便观察者理解算法工作原理及其效果[^2]。

#### 执行边缘提取
接下来就是核心环节——通过已建立起来的标准去寻找符合条件的实际物体边缘点集。这里采用的是 `measure_pos` 方法：

* 设置搜索方向以及步长等参数
Sigma := 1.0; Threshold := 8;
MinContrast := 10; MaxNumPeaks := 100;

* 进行边缘检测
measure_pos (MeasureHandle, Image, Sigma, MinContrast, Threshold, MaxNumPeaks, RowEdge, ColumnEdge, Amplitude, Distance)

这段程序实现了沿着预设路径扫描整幅影像中的灰度变化情况，从而识别出最有可能属于理想化几何图形的真实物理表现形式的位置信息（即边缘坐标的集合）。这些数据可用于进一步计算诸如直径、弦高等具体尺寸指标。