halcon边缘检测

Halcon中有多种边缘检测算子可供使用。其中，常用的边缘检测算子包括edges_image、edges_sub_pix、edges_object_model_3d、edges_color和edges_color_sub_pix。edges_image用于提取2D图像的边缘，而edges_sub_pix则可以提取2D图像的亚像素边缘。edges_object_model_3d用于提取3D图像的边缘，而edges_color和edges_color_sub_pix则可用于提取彩色图像的边缘。edges_image可以选择多种边缘检测算法来提取物体边缘，与亚像素边缘算子相比，edges_image提取的是以像素为单位的边缘特征，而edges_sub_pix则以比像素更小的单位来提取边缘特征，通常使用矩方法、插值法和拟合法等技术。edges_image提供了最先进的边缘滤波器，不仅仅是一个过滤器，它还包括非最大抑制的边缘细化和选择重要边缘点的滞后阈值。此外，edges_image还能返回边缘方向和边缘振幅等详细信息，相比之下，Sobel滤波器则无法提供这些信息。如果更注重边缘检测的质量而不在意执行时间，建议使用edges_image操作符。如果图像没有噪声或模糊，还可以使用edges_image中的"sobel_fast"模式来结合精度和速度。在多通道图像中查找边缘的相应操作符为edges_color。除了以上提到的边缘检测算子外，您还可以使用background_seg操作符来提取被边缘所包围的区域。如果区域由于边缘中的间隙而合并，可以使用close_edges或close_edges_length操作符在提取区域之前关闭间隙。作为替代方法，还可以使用形态学算子如opening_circle来处理background_seg的输出区域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Halcon —— 边缘检测算子详解](https://blog.csdn.net/baidu_35536188/article/details/112351198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [halcon边缘检测](https://blog.csdn.net/qq_42475191/article/details/121319054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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