halcon distance_cc_min
时间: 2023-07-08 19:26:58 浏览: 78
`distance_cc_min`是Halcon中的一个函数,用于计算连通区域之间的最小距离。它的语法为:
```
distance_cc_min(Regions1, Regions2 : MinDist : )
```
其中,`Regions1`和`Regions2`分别是两个连通区域,`MinDist`是输出参数,表示两个连通区域之间的最小距离。在使用`distance_cc_min`函数前,需要使用`connection`函数将图像中的像素连接成连通区域。
相关问题
用opencv实现halcon算子 distance_sr
在 OpenCV 中实现类似于 Halcon 算子 distance_sr 的方法可以通过以下步骤:
1. 读取输入图像并将其转换为灰度图像。
``` python
import cv2
img = cv2.imread('input_image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 对灰度图像进行二值化处理。
``` python
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
```
3. 计算每个像素到最近非零像素的欧氏距离,并将结果存储在距离变量中。
``` python
dist_transform = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)
```
4. 对距离变量进行缩放和平移,以便距离值在给定的范围内。
``` python
dist_transform = cv2.normalize(dist_transform, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)
```
5. 显示结果图像。
``` python
cv2.imshow('Distance Transform', dist_transform)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这些步骤将实现类似于 Halcon 算子 distance_sr 的功能,在 OpenCV 中提取输入图像中的重要特征。
halcon local_min_max_funct_1d mode参数
Halcon中的local_min_max_funct_1d函数是用于在一维数组中寻找局部最大值和最小值的函数。其中mode参数表示在寻找局部极值时考虑的邻域大小和形状。具体地说,mode参数有以下几种取值:
- "max": 寻找局部最大值,邻域大小为3,形状为"flat"。
- "min": 寻找局部最小值,邻域大小为3,形状为"flat"。
- "max_first": 寻找局部最大值,邻域大小为3,形状为"first_deriv"。
- "min_first": 寻找局部最小值,邻域大小为3,形状为"first_deriv"。
- "max_second": 寻找局部最大值,邻域大小为3,形状为"second_deriv"。
- "min_second": 寻找局部最小值,邻域大小为3,形状为"second_deriv"。
- "max_third": 寻找局部最大值,邻域大小为5,形状为"third_deriv"。
- "min_third": 寻找局部最小值,邻域大小为5,形状为"third_deriv"。
其中,"flat"表示邻域为一个平坦的区域,"first_deriv"表示邻域为一个一阶导数形状的区域,"second_deriv"表示邻域为一个二阶导数形状的区域,"third_deriv"表示邻域为一个三阶导数形状的区域。