halcon测量距离

### 使用Halcon进行距离测量

在图像处理软件Halcon中，`measure_pos` 函数用于检测并定位边缘位置。此函数通过分析指定区域内灰度变化来识别物体边界，并返回这些边界的坐标信息[^2]。

对于具体实现距离测量的任务来说：

- 需要先定义一个 `MeasureHandle` 对象作为测量工具；
- 调用 `gen_rectangle2` 或者其他创建几何形状的命令构建感兴趣区 (ROI)，即设定好待测目标所在的大致范围；
- 接着利用 `set_measure_param` 设置合适的参数如高斯平滑系数 (`Sigma`) 和阈值 (`Threshold`) 来优化边缘提取效果；
- 执行 `measure_pos` 获取一系列符合条件的边缘点的位置数据；
- 计算任意两点间的欧几里得距离即可得到它们之间的真实间距；

下面给出一段简单的Python代码片段展示上述过程：

from pyhalcon import *

# 初始化HALCON环境变量
hdev_window_open(0, 0, 512, 512)

# 加载测试图像
image = read_image('example.bmp')

# 创建测量句柄
measure_handle = create_measures(image.Width, image.Height, 'rectangle', [-1,-1], [1,1])

# 定义矩形区域
row_begin, col_begin, phi, length1, length2 = 200, 200, math.radians(-45), 80, 30
gen_rectangle2(row_begin, col_begin, phi, length1, length2, rect)

# 应用 measure_pos 寻找边缘
sigma, threshold, transition, select = 1.0, 20, 'all', 'true'
rows_edge, cols_edge, amplitudes, distances = measure_pos(image, sigma, threshold, transition, select)

# 绘制结果
disp_message(window_id, "Detected Edges", 'window', row_begin+length1/2, col_begin-length2/2, 'black')
for i in range(len(rows_edge)):
    disp_cross_contour_xld(window_id, rows_edge[i], cols_edge[i])
    
close_all_windows()

这段程序展示了如何设置测量参数以及调用 `measure_pos` 进行边缘检测的过程。需要注意的是，在实际操作过程中可能还需要进一步调整各个参数以适应不同应用场景下的需求[^4]。