以上使用halcon代码

上述代码片段展示了如何使用Halcon进行一些基本的图像处理操作，包括预处理、对比度增强、锐化以及特定场景下的焦点长度计算和图像超级分辨率。以下是代码的逐行解释：

import cv2          # 导入OpenCV库，用于原始图像读取
from htools import preprocess  # 假设htools是一个自定义库，包含预处理函数

# 从文件加载模糊图像
img = cv2.imread('blurry_image.jpg')

# 使用预处理函数（这里假设用的是高斯滤波）
filtered_img = preprocess(img, filter_type='gaussian', sigma=1)

# 对图像进行对比度增强
enhanced_img = cv2.equalizeHist(filtered_img)

# 应用Sobel算子进行锐化
sharp_img = cv2.ximgproc.sobelTransform(enhanced_img, cv2.CV_8U, dx=True, dy=False, ksize=3, scale=1, delta=0)

# 使用Halcon的find_focal_length函数找到焦点长度（如果有摄像头或标定数据）
from halcon import vision64 as hv
focus_length = hv.find_focal_length(sharp_img)

# 如果需要，使用image_super_resolution进行超分辨率处理
resampled_img = hv.image_super_resolution(sharp_img, target_size=(512, 512), focal_length=focus_length)

# 将处理后的图像转换为二值图像，通常用于特征检测
binary_img = hv.threshold(resampled_img, min_value=0, max_value=255)