halcon 轮廓到轮廓的距离

根据引用[1]中提到的两种方法，halcon中可以使用distance_ss和distance_pl函数来计算轮廓到轮廓的距离。

1. 使用distance_ss函数计算轮廓到轮廓的最小距离：

distance_ss (Contour1, Contour2 : DistanceMin : RowMin, ColumnMin, RowMax, ColumnMax : )

其中，Contour1和Contour2分别为两个轮廓，DistanceMin为轮廓到轮廓的最小距离，RowMin和ColumnMin为最小距离点在图像中的行列坐标，RowMax和ColumnMax为最大距离点在图像中的行列坐标。

2. 使用distance_pl函数计算轮廓到轮廓的中点到直线的距离：

distance_pl (Contour : DistanceMin : Row, Column, DistanceMax : )

其中，Contour为轮廓，DistanceMin为中点到直线的距离，Row和Column为中点在图像中的行列坐标，DistanceMax为轮廓到直线的最大距离。

相关问题

halcon 轮廓线对象

Halcon是一个商业机器视觉软件库，提供了一系列用于图像处理、分析、视觉检测和图像识别的工具。在Halcon中，轮廓线对象通常是指通过边缘检测算法得到的物体边缘的表示。轮廓线对象在图像分析中非常重要，因为它们可以帮助识别和测量物体的形状、大小、方向等属性。

轮廓线对象通常有以下特点和处理方法：

1. 提取：使用Halcon提供的边缘检测算子（如`edges_sub_pix`、`sobel_amp`等）来识别图像中物体的边缘。
2. 连接：将检测到的边缘点按照一定的规则连接起来形成轮廓线对象，这些规则可能涉及边缘点之间的距离、角度等。
3. 表示：轮廓线对象可以用链码（chain）或者区域（region）的形式来表示，链码记录了轮廓上相邻点的相对位置，而区域则提供了闭合的轮廓内部的像素集合。
4. 分析：可以对轮廓线对象进行分析，以获取轮廓的特征，比如长度、曲率、角度、形状描述符等。

在Halcon中处理轮廓线对象通常涉及以下几个步骤：

- 使用边缘检测算子识别图像中的物体边缘。
- 使用`threshold`或其他阈值处理算子对边缘图像进行二值化。
- 使用`connection`算子将二值化后的边缘点连接成轮廓线对象。
- 对轮廓线对象进行分析和测量。

轮廓线对象在机器视觉中的应用非常广泛，包括但不限于物体识别、尺寸测量、缺陷检测等。

Halcon - 测量 - 轮廓到线的距离

在Halcon中，可以使用函数`distance_pl`来计算轮廓到线的距离。这个函数需要两个输入参数：轮廓的边界点坐标和线的参数。具体的步骤如下：

1. 获取轮廓的边界点坐标。可以使用函数`gen_contour_polygon`来生成轮廓的边界点坐标。

2. 获取线的参数。可以使用函数`create_line`、`create_parallel_line`等来创建直线，然后使用函数`get_line_params`来获取直线的参数。

3. 使用函数`distance_pl`来计算轮廓到线的距离。这个函数会返回轮廓到线的最短距离。

下面是一个示例代码：

contour := gen_contour_polygon(Image, 'border')
line := create_line(100, 200, 300, 400)
distance := distance_pl(contour, line)

其中，`Image`为输入的图像，`100, 200, 300, 400`为线的起点和终点坐标。`distance`即为轮廓到线的距离。