select_shape (ConnectedRegions13, SelectedRegions15, 'ra', 'and', 20, 99999)

根据您提供的代码，这是一个使用 Halcon 的 select_shape 函数的示例：

select_shape(ConnectedRegions13, SelectedRegions15, 'ra', 'and', 20, 99999)

这个函数的作用是从 ConnectedRegions13 中选择满足以下条件的形状：

- 形状特征为 'ra'（面积）
- 条件为 'and'（同时满足以下两个条件）
- 最小面积为 20
- 最大面积为 99999

该函数将满足条件的形状保存在 SelectedRegions15 中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能还需要根据具体需求进行其他参数的设置。更详细的信息和其他参数选项，请参考 Halcon 的官方文档。

相关问题

mean_image (RegionTransImage, ImageMean3, 30, 30) dyn_threshold (RegionTransImage, ImageMean3, CubeRegion, 5, 'dark') connection (CubeRegion, ConnectedRegions12) select_shape (ConnectedRegions12, SelectedRegions17, 'area', 'and', 1000, 99999) select_shape (SelectedRegions17, SelectedRegions17, 'column', 'and', 50, 99999) count_obj (SelectedRegions17, Number13)

这段代码执行了一系列的图像处理操作。首先，使用`mean_image`函数计算`RegionTransImage`的均值图像，窗口大小为30x30，并将结果存储在`ImageMean3`中。

接下来，使用`dyn_threshold`函数对`RegionTransImage`进行动态阈值处理，使用`ImageMean3`作为阈值图像，并根据像素灰度进行阈值分割。将阈值范围内的像素设置为5，并将分割结果存储在`CubeRegion`中。

然后，使用`connection`函数对`CubeRegion`进行连接操作，将相连的区域合并成一个整体的区域对象，结果存储在`ConnectedRegions12`中。

接下来，使用`select_shape`函数根据区域的面积大小选择符合条件的区域，将结果存储在`SelectedRegions17`中。选择面积范围在1000到99999之间的区域。

然后，再次使用`select_shape`函数根据区域的列坐标选择符合条件的区域，并将结果覆盖存储在`SelectedRegions17`中。选择列坐标范围在50到99999之间的区域。

最后，使用`count_obj`函数计算`SelectedRegions17`中的区域对象数量，并将结果存储在`Number13`变量中。这段代码的目的可能是对特定区域进行阈值分割和形状选择，然后计算符合条件的区域对象的数量。

select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area','column','row'], 'and', [0,379.37,368.01], [13111.9,931.82,701.92])

这是一个函数调用的代码片段，其中使用了 select_shape 函数从 ConnectedRegions 中选择符合条件的区域，并将结果存储在 SelectedRegions 中。函数的参数解释如下：

- ConnectedRegions：表示输入的所有连通区域。
- SelectedRegions：表示输出的符合条件的区域。
- ['area', 'column', 'row']：表示需要考虑的属性，包括区域面积、中心点的行坐标和列坐标。
- 'and'：表示多个条件之间的逻辑关系，这里表示所有条件都要满足。
- [0, 379.37, 368.01]：表示每个属性的最小值。
- [13111.9, 931.82, 701.92]：表示每个属性的最大值。

因此，这段代码的作用是从 ConnectedRegions 中选择面积在 0 到 13111.9 之间，中心点的行坐标在 379.37 到 931.82 之间，中心点的列坐标在 368.01 到 701.92 之间的区域，并将结果存储在 SelectedRegions 中。