Halcon怎么样改变一张图片的大小

你可以使用Halcon的图像处理函数来改变一张的大小。具体的步骤如下：

1. 使用`read_image`函数读取图片，将其加载到Halcon中。

read_image(Image, 'path_to_image');

2. 使用`scale_image`函数来缩放图片。该函数可以按照指定的尺寸比例进行缩放，也可以按照指定的目标尺寸进行缩放。

按照尺寸比例缩放的示例代码如下：

scale_image(Image, ScaledImage, ScaleFactor);

其中，`ScaleFactor`是一个浮点数，表示缩放的比例。如果`ScaleFactor`大于1，则表示放大图片；如果`ScaleFactor`小于1，则表示缩小图片。

按照目标尺寸缩放的示例代码如下：

scale_image_size(Image, ScaledImage, Width, Height);

其中，`Width`和`Height`分别表示目标图片的宽度和高度。

3. 使用`write_image`函数将处理后的图片保存到指定路径。

write_image(ScaledImage, 'path_to_save_image');

以上就是使用Halcon改变一张图片大小的基本步骤。你可以根据具体需求调整缩放比例或目标尺寸来实现你想要的效果。

相关问题

现在我要用halcon实现读取一张图片并标注图片中圆形的直径

好的，以下是使用Halcon实现读取图片并标注圆形直径的步骤：

1. 首先加载Halcon库，并读取待处理的图片文件。可以使用read_image函数读取图片文件，如下所示：

read_image(Image, 'filename')

其中，Image是读取到的图像数据，'filename'是待读取的图片文件路径。

2. 对读取到的图像进行灰度化处理，可以使用rgb1_to_gray函数将RGB图像转换成灰度图像，如下所示：

rgb1_to_gray(Image, ImageGray)

其中，Image是待处理的图像数据，ImageGray是转换后的灰度图像数据。

3. 对灰度图像进行形态学处理，可以使用opening_circle函数进行开运算操作，以去除图像中的噪点等干扰信息，如下所示：

opening_circle(ImageGray, ImageOpened, 5.5)

其中，ImageGray是待处理的灰度图像数据，ImageOpened是开运算后得到的图像数据，5.5是开运算的半径大小。

4. 对开运算后的图像进行圆形检测，可以使用find_circles函数进行圆形检测，如下所示：

find_circles(ImageOpened, CircleCenter, CircleRadius, 25, 100)

其中，ImageOpened是待检测的图像数据，CircleCenter是检测到的圆心坐标，CircleRadius是检测到的圆形半径，25是圆形半径的最小值，100是圆形半径的最大值。

5. 对检测到的圆形进行标注，可以使用gen_circle函数生成圆形，并使用disp_circle函数在图像上显示圆形，如下所示：

gen_circle(Circle, CircleCenter[0], CircleCenter[1], CircleRadius)
disp_circle(Image, Circle)

其中，Circle是生成的圆形数据，CircleCenter是检测到的圆心坐标，CircleRadius是检测到的圆形半径，Image是待处理的图像数据。

6. 最后，可以使用dev_display函数显示处理后的图像，并使用disp_message函数在图像上显示圆形直径等信息，如下所示：

dev_display(Image)
disp_message(WindowHandle, 'Diameter: ' + str(2 * CircleRadius), 'window', 12, 12, 'black', 'true')

其中，WindowHandle是显示图像的窗口句柄，'Diameter: ' + str(2 * CircleRadius)是要显示的信息字符串，'window'是信息字符串显示的位置，12和12是信息字符串的显示坐标，'black'是信息字符串的颜色，'true'表示信息字符串是否覆盖原图像。

完整代码示例：

from imagepy import *

read_image(Image, 'filename')
rgb1_to_gray(Image, ImageGray)
opening_circle(ImageGray, ImageOpened, 5.5)
find_circles(ImageOpened, CircleCenter, CircleRadius, 25, 100)
gen_circle(Circle, CircleCenter[0], CircleCenter[1], CircleRadius)
disp_circle(Image, Circle)
dev_display(Image)
disp_message(WindowHandle, 'Diameter: ' + str(2 * CircleRadius), 'window', 12, 12, 'black', 'true')

其中，'filename'是待处理的图片文件路径，WindowHandle可以使用open_window函数创建一个显示图像的窗口，并返回窗口句柄。

halcon如何读取部分图片

### Halcon 中读取图像局部区域的方法

在 Halcon 中，为了处理图像的特定部分而不是整张图片，通常会使用感兴趣区域（Region of Interest, ROI）。ROI 的概念使得能够专注于图像中的某个特定子集。通过 `reduce_domain` 运算符可实现这一目标[^1]。

具体来说，在实际应用中如果想要只加载并处理一张大图的一部分，则可以通过先创建一个表示所需位置和大小的区域对象来限定要操作的范围。接着利用此区域作为参数之一调用 `read_image` 或者其他输入命令之前执行 `set_system('image_min_gray', MinGray)` 和 `set_system('image_max_gray', MaxGray)` 设置最小最大灰度值之后再做裁剪动作；不过更常见的方式还是直接采用 `gen_rectangle1` 创建矩形框或者其他形状描述工具生成复杂轮廓后作用于原始数据上从而获取指定片段。

下面给出一段示范代码用于说明如何仅读入并显示一幅较大尺寸照片里的一个小方块：

* 定义矩形ROI的位置参数
Row1 := 100; Col1 := 100;
Row2 := 300; Col2 := 300;

* 使用 gen_rectangle1 函数创建矩形区域
gen_rectangle1(Rectangle, Row1, Col1, Row2, Col2);

* 加载完整的源图像
read_image(Image, 'D:/Halcon/test.jpg');

* 应用 reduce_domain 将图像限制到所定义区域内
reduce_domain(Image, Rectangle, ImageReduced);

* 显示结果
dev_display(ImageReduced);

上述脚本首先建立了代表左上角位于(100,100)，右下角处于(300,300)处的一个正方形窗口；随后完整地导入了测试样本；最后一步则是把整个画面按照先前设定好的边界条件进行了筛选，最终得到的就是原位图中心一块边长为200像素的小片断。