halcon 图像校正

### 使用 Halcon 实现图像校正

在计算机视觉应用中，图像校正是指通过几何变换来纠正由于拍摄角度或其他因素造成的图像变形。Halton 提供了多种方法来进行此类操作。

对于投影变换而言，`projective_trans_image` 函数用于执行基于单应矩阵 (Homography Matrix) 的图像转换[^1]。此函数接收原始图像以及计算得到的单应性矩阵作为输入参数，并返回经过矫正后的目标图像。具体来说：

- `Image_slanted`: 输入倾斜或失真的源图像；
- `TransImage`: 输出经由投影变换处理过的校准图像；
- `HomMat2D1`: 描述两平面间映射关系的 3×3 单应矩阵，在实际编程过程中通常先利用特征匹配算法求解该矩阵；
- `'bilinear'`: 表明采用双线性插值法进行重采样；
- `'false'`, `'false'`: 控制边界填充方式及是否裁剪超出范围像素，默认设置即可满足大多数需求。

下面给出一段简单的 Python 脚本示例，展示如何调用上述 HALCON 操作符完成一次完整的图像校正流程：

from pyhalcon import *

# 初始化HALCON环境并加载待校正图片
dev_close_window()
gen_empty_objmodel(ObjModelID)
read_image(Image, "slant_example")

# 假设已知四个角点坐标对构建单应矩阵
create_projective_trans_from_points(HomMat2D, [0, 0], [width_new, height_new])

# 应用项目变换到整个图像上
projective_trans_image(Image, TransImage, HomMat2D, 'bilinear', 'false', 'false')

# 显示结果对比图
disp_image(Image, WindowHandle)
set_color(WindowHandle, "red")
draw_rectangle1(WindowHandle, row1, column1, row2, column2)

open_window(0, 0, width_new, height_new, "black", ImageWindowName)
disp_image(TransImage, ImageWindowName)

需要注意的是，这段代码中的某些变量（如 `row1`, `column1` 等）需根据实际情况调整；另外，“假设已知四个角点坐标对”的部分可能涉及更复杂的特征检测与匹配过程，这取决于应用场景的具体要求。