halcon+角度+距离

根据提供的引用内容，我可以给你介绍一下如何在Halcon中使用角度和距离。

在Halcon中，可以使用角度和距离来描述图像中的几何特征。以下是一个示例代码，演示了如何使用角度和距离来检测图像中的直线：

import halcon as h

# 读取图像
image = h.read_image('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_image = h.rgb1_to_gray(image)

# 边缘检测
edges = h.edges_image(gray_image, 'canny', 50, 100)

# 直线检测
lines = h.lines_gauss(edges, 3, 0.4, 10, 1, 'positive', 'first')

# 获取直线的角度和距离
angles = h.tuple_rad(lines[1])
distances = h.tuple_distance(lines[0], lines[1], lines[2], lines[3])

# 打印角度和距离
for angle, distance in zip(angles, distances):
    print('Angle: ', angle)
    print('Distance: ', distance)

这段代码首先读取图像，并将其转换为灰度图像。然后使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。接下来，使用高斯滤波器检测直线。最后，通过使用`tuple_rad`函数获取直线的角度，并使用`tuple_distance`函数获取直线的距离。