halcon的hough变换算法具体实现

Halcon中的Hough变换算法是通过 `hough_circle`、`hough_line`、`hough_linesegment` 等函数实现的。其中，`hough_circle` 函数用于检测圆形，`hough_line` 函数用于检测直线，`hough_linesegment` 函数用于检测线段。下面以 `hough_circle` 函数为例，介绍Halcon中Hough变换算法的具体实现过程。

Halcon中的Hough变换算法主要分为以下几步：

1. 对输入图像进行预处理，如灰度化、平滑处理等。
2. 在预处理后的图像中，对每个像素点进行遍历，判断该像素点是否为圆心候选点，如果是，则在圆心累加器数组中进行计数。
3. 对累加器数组进行阈值化处理，得到圆心候选点。
4. 对每个圆心候选点进行圆的检测和参数估计，得到检测出的圆心和半径。

下面是一个简单的Halcon检测圆的示例代码：

read_image(Image,'test.jpg')
gray_image(Image,GrayImage)
gauss_image(GrayImage,GaussImage,5)
threshold(GaussImage,ThresholdImage,100,255)
hough_circle(ThresholdImage,CircleCandidates,300,200,10,20)
gen_circle_contour_xld(CircleContours,CircleCandidates[0],CircleCandidates[1],CircleCandidates[2],0,6.28318,'margin')

其中，第一行读入图像，第二行将图像转换为灰度图像，第三行对灰度图像进行高斯平滑处理，第四行对处理后的图像进行二值化处理，第五行使用 `hough_circle` 函数对二值化后的图像进行圆的检测，第六行使用 `gen_circle_contour_xld` 函数生成检测出的圆的轮廓。在 `hough_circle` 函数中，参数300和200分别表示圆的半径范围，10表示圆心候选点的最小计数值，20表示圆心候选点的最小距离。