halcon 梯度图像

Halcon中的梯度图像可以通过使用Sobel、Prewitt、Roberts等算子来计算。以下是使用Sobel算子计算梯度图像的示例代码：

read_image(Image, 'image.jpg')
sobel_amp(Image, GradientAmp, 'sum_abs', 3)

在上面的代码中，我们首先使用`read_image`函数读取了一张图像。然后，我们使用`sobel_amp`函数计算了该图像的梯度幅值图像，其中第三个参数`'sum_abs'`表示我们想要计算的是梯度幅值，而不是梯度方向。最后，我们将结果保存在`GradientAmp`变量中。

需要注意的是，上述代码使用的是3x3的Sobel算子，但是你可以根据需要使用其他大小的算子。

相关问题

halcon 求图像梯度

在Halcon中，可以使用gradient_image函数来计算图像的梯度。该函数有三个输入参数：输入图像、梯度方向以及梯度半径。其中，梯度方向可以是水平、垂直或45度方向之一，梯度半径可根据具体需要进行调整。

示例代码如下：

read_image(Image, 'test.jpg')
gradient_image(Image, GradientDirection, GradientRadius)

其中，GradientDirection和GradientRadius为输出参数，用于存储计算出的梯度信息。

halcon 求图像梯度图

在Halcon中，可以使用gradient_image函数来计算图像的梯度，并使用magnitude_image函数计算梯度幅值，来生成图像的梯度图。示例代码如下：

read_image(Image, 'test.jpg')
gradient_image(Image, GradientDirection, GradientRadius)
magnitude_image(GradientDirection, GradientRadius, GradientMagnitude)

其中，GradientDirection和GradientRadius为gradient_image函数的输出参数，用于存储计算出的梯度信息；GradientMagnitude为magnitude_image函数的输出参数，用于存储计算出的梯度幅值。最终的梯度图即为GradientMagnitude。