halcon饮料异物检测算法实例源码

由于Halcon饮料异物检测算法的实现涉及到具体的图像处理操作和参数设置，因此在此不能提供完整的源码。不过，以下是一个简单的示例代码，用于检测饮料瓶中的黑色异物：

* 读取图像
read_image (Image, 'bottle.jpg')

* 图像预处理
gauss_filter (Image, ImageGauss, 5)
rgb1_to_gray (ImageGauss, ImageGray)
dyn_threshold (ImageGray, RegionDyn, 15, 'light')
fill_up (RegionDyn, RegionFill)
opening_circle (RegionFill, RegionOpen, 3.5)
closing_circle (RegionOpen, RegionClose, 3.5)

* 建立异物模板
read_image (Template, 'template.jpg')
rgb1_to_gray (Template, TemplateGray)
dyn_threshold (TemplateGray, TemplateDyn, 30, 'dark')
opening_circle (TemplateDyn, TemplateOpen, 2.5)

* 模板匹配
match_template (RegionClose, TemplateOpen, 'use_polarity', Score, Row, Column)

* 形状分析
select_shape (RegionClose, SelectedRegions, 'area', 'and', 500, 99999999)
select_shape (SelectedRegions, SelectedRegions1, 'circularity', 'and', 0.5, 1)
select_shape (SelectedRegions1, SelectedRegions2, 'convexity', 'and', 0.9, 1)
select_shape (SelectedRegions2, SelectedRegions3, 'compactness', 'and', 0.7, 1)

* 显示结果
disp_image (Image)
set_color ('red')
disp_region (SelectedRegions3)

这段代码包括了图像预处理、模板匹配、形状分析和结果显示等步骤。需要注意的是，该代码仅供参考，具体的操作和参数设置需要根据实际情况进行调整。