C++ halcon

### 使用 Halcon 库进行图像处理的 C++ 集成

在 C++ 中集成并使用 Halcon 进行图像处理涉及几个关键步骤。Halicon 提供了强大的功能用于图像处理和机器视觉应用，能够方便地嵌入到 C++ 项目中。

#### 初始化环境配置
为了能够在 C++ 环境下调用 Halcon 函数，需先安装 Halcon 开发包，并按照官方文档指导完成编译器设置，确保可以链接 HDevEngine 或者 HALCON C API 所必需的头文件和库文件[^2]。

#### 加载图片与显示
下面展示了一个简单的例子来说明如何加载一张图片并在窗口内显示它：

#include <iostream>
#include "halcon.h"

int main(){
    try {
        HHalconWindow hw;
        HObject ho_Image;

        // 创建一个新窗口
        hw.OpenWindow(0, 0, 512, 512, "", "", "");
        
        // 读取测试图像
        read_image(&ho_Image, L"example_image");

        // 显示图像
        disp_obj(ho_Image, hw);

        std::cout << "Press any key to continue..." << std::endl;
        _getch();

        return EXIT_SUCCESS;
    }
    catch (HException he){
        std::cerr << "Error occurred: " << he.ErrorMessage() << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
}

这段代码展示了基本的操作流程：创建图形界面、加载指定路径下的图像数据至内存对象 `HObject` 类型变量中、最后将其渲染出来给用户查看[^4]。

#### 图像预处理操作
对于更复杂的任务，如阈值分割，则可利用 Halcon 内置的各种算子实现不同类型的二值化效果。例如采用 `var_threshold()` 来执行自适应方差阈值法；或是运用 `dual_threshold()` 实现双阈值边缘检测等功能[^3]。

#### 模板匹配案例
当涉及到模式识别时，可以通过 Halcon 的模板匹配算法快速定位目标物体的位置。这里给出一段基于 SIFT 特征点描述符的方法实例：

// ...省略前面相同部分...

read_image (&Image, L"example_image");
extract_features(Image, "sift", "octaves", 4, &TemplateFeatures);
match_features(Image, TemplateFeatures, "sift", 0.5, 5, &Row, &Col, &Angle, &Score);

std::wcout << L"Matched at position (" << *Row << ", " << *Col << ") with angle " << *Angle << " and score " << *Score << "." << std::endl;

// 清理资源...

上述片段实现了从输入图像中提取特征并向量化的全过程，之后再尝试找到最相似的目标区域位置及其旋转角度等参数信息。