halcon2017 使用xld查找矩形

使用XLD查找矩形的步骤如下：

1. 定义一个输入图像。

input_img = image.read_image('input_image.png')

2. 对输入图像进行预处理，例如灰度化、二值化、滤波等操作。

gray_img = image.convert_image(input_img, 'byte')
threshold_img = image.threshold(gray_img, 'max_separability')
filtered_img = image.median_rect(gray_img, 5, 5)

3. 使用XLD函数查找矩形。

rects = image.hough_rectangle1(filtered_img, 50, np.pi/180, 50, 20, 20)

其中，`hough_rectangle1`函数的参数含义如下：

- `filtered_img`：输入图像。
- `50`：矩形边缘检测的阈值。
- `np.pi/180`：角度分辨率。
- `50`：最小矩形宽度。
- `20`：最小矩形高度。
- `20`：最小矩形长度。

4. 对查找到的矩形进行可视化。

output_img = input_img.copy()
for rect in rects:
    output_img = image.draw_rectangle(output_img, rect, color='green', thickness=3)
image.display(output_img)

完整代码如下：

import numpy as np
import halcon as image

input_img = image.read_image('input_image.png')
gray_img = image.convert_image(input_img, 'byte')
threshold_img = image.threshold(gray_img, 'max_separability')
filtered_img = image.median_rect(gray_img, 5, 5)
rects = image.hough_rectangle1(filtered_img, 50, np.pi/180, 50, 20, 20)
output_img = input_img.copy()
for rect in rects:
    output_img = image.draw_rectangle(output_img, rect, color='green', thickness=3)
image.display(output_img)

注意：以上代码仅供参考，具体操作需要根据实际情况进行调整。