reduce_domain (RegionTransImage, RegionDilation1, ImageReduced9)

这段代码使用了Halcon的`reduce_domain`函数来对图像进行区域裁剪。`RegionTransImage`是用于裁剪的区域，`RegionDilation1`是待裁剪的图像，而`ImageReduced9`是保存裁剪结果的变量。

通过调用`reduce_domain`函数，将在`RegionDilation1`中裁剪出与`RegionTransImage`相交的区域，并将裁剪结果保存在`ImageReduced9`中。这样做可以将图像限定在特定的区域内进行后续处理和分析。

相关问题

halcon reduce_domain (RegionTransImage, Rectangle, ImageReduced)

Halcon中的reduce_domain函数用于通过给定的矩形区域来限制图像的感兴趣区域。它的语法如下：

reduce_domain (Image, Region, ImageReduced)

在你提供的示例中，reduce_domain函数被用来通过给定的矩形区域Rectangle来限制图像RegionTransImage的感兴趣区域，结果存储在ImageReduced中。

具体而言，该函数将根据给定的矩形区域Rectangle，提取RegionTransImage图像在该区域内的感兴趣区域，并将结果存储在ImageReduced中。

请注意，这是Halcon库中的函数，不是我作为CSDN开发的AI ChatGPT的功能。如果你需要更具体的代码或帮助，请参考Halcon库的官方文档或使用手册。

smallest_rectangle1 (RegionTrans, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1 (Rectangle, 20, Column2-100, Row2-20, Column2-50) reduce_domain (RegionTransImage, Rectangle, ImageReduced) edges_sub_pix (ImageReduced, Edges1, 'canny', 2, 5, 15) select_shape_xld (Edges1, Edges1, 'width', 'and', 35, 55) count_obj (Edges1, Number)

这段代码执行了一系列的图像处理操作。首先，使用`smallest_rectangle1`函数计算给定区域`RegionTrans`的最小外接矩形，并将其左上角和右下角的坐标存储在`Row1`、`Column1`、`Row2`和`Column2`中。

接下来，使用`gen_rectangle1`函数生成一个矩形区域`Rectangle`，其左上角坐标为`(20, Column2-100)`，右下角坐标为`(Row2-20, Column2-50)`。然后，使用`reduce_domain`函数将原始图像`RegionTransImage`根据矩形区域`Rectangle`进行裁剪，生成裁剪后的图像存储在`ImageReduced`中。

接着，使用`edges_sub_pix`函数对裁剪后的图像`ImageReduced`进行边缘检测，生成边缘线存储在`Edges1`中。采用'Canny'算法进行边缘检测，设置低阈值为2，高阈值为5，滞后阈值为15。

然后，使用`select_shape_xld`函数根据边缘线的宽度选择符合条件的边缘线，并将结果覆盖存储在`Edges1`中。选择宽度范围在35到55之间的边缘线。

最后，使用`count_obj`函数计算边缘线对象的数量，并将结果存储在`Number`变量中。这段代码的目的可能是在给定区域内进行边缘检测，并计算符合条件的边缘线的数量。