halcon 寻找两条轮廓的最短距离

Halcon中可以使用`distance_min`函数来寻找两个轮廓之间的最短距离。该函数的参数为两个轮廓的边缘坐标，返回值为最短距离的值。具体用法如下：

distance_min(Contour1, Contour2, 'border', Distance)

其中，`Contour1`和`Contour2`分别为两个轮廓的边缘坐标，`'border'`参数表示计算两个轮廓之间的最短距离时，只考虑轮廓之间的边缘距离，而不考虑轮廓内部的距离。`Distance`为返回的最短距离值。

相关问题

halcon获取闭合轮廓的最短距离

要获取闭合轮廓的最短距离，可以使用Halcon中的distance_cc函数。该函数用于计算两个闭合轮廓之间的最短距离。具体使用方法如下：

1. 使用gen_contour_region函数生成闭合轮廓区域对象。

2. 使用distance_cc函数计算两个闭合轮廓之间的最短距离。

例如，假设我们有两个闭合轮廓contour1和contour2，可以使用以下代码计算它们之间的最短距离：

gen_contour_region (Contour1, 'border', 1, 'outer')
gen_contour_region (Contour2, 'border', 1, 'outer')

distance_cc(Contour1, Contour2, 'distance', 'no_sort')

其中，'distance'是输出参数，表示两个轮廓之间的最短距离。'no_sort'表示不需要对轮廓进行排序。

注意：要使用distance_cc函数，必须保证两个轮廓都是闭合的。如果轮廓不是闭合的，可以使用close_contour_xld函数将其闭合。

halcon 获取区域内的最短距离

Halcon中可以使用`distance_transform`函数获取图像中每个像素到最近背景像素的距离，然后在区域内获取最小距离。具体步骤如下：

1. 对图像进行距离变换，生成距离图像。代码如下：

   distance_transform(Image, DistanceImage, 'chessboard')

其中，`Image`为输入图像，`DistanceImage`为输出距离图像，`'chessboard'`表示使用棋盘距离。

2. 用`select_obj`函数对区域进行选择，生成区域对应的二值掩模。代码如下：

   select_obj(Region, RegionMask)

其中，`Region`为输入区域，`RegionMask`为输出的二值掩模。

3. 将距离图像和区域掩模进行与运算，得到区域内的距离图像。代码如下：

   mask_image(DistanceImage, RegionMask, DistanceImage)

其中，`DistanceImage`为输入距离图像，`RegionMask`为区域掩模，`DistanceImage`为输出的区域内的距离图像。

4. 使用`min_image`函数获取区域内的最小值，即为区域内的最短距离。代码如下：

   min_image(DistanceImage, MinDistance)

其中，`DistanceImage`为区域内的距离图像，`MinDistance`为输出的最小值。

完整代码如下：

distance_transform(Image, DistanceImage, 'chessboard')
select_obj(Region, RegionMask)
mask_image(DistanceImage, RegionMask, DistanceImage)
min_image(DistanceImage, MinDistance)