halcon line_gauss输入图像

你可以使用Halcon的line_gauss函数来进行线性高斯滤波操作。该函数的输入图像可以是灰度图像或彩色图像。

下面是使用line_gauss函数进行线性高斯滤波的示例代码：

from hdevelop import *
import halcon as h

# 读取输入图像
image = h.read_image('input_image.jpg')

# 定义高斯滤波核的大小和标准差
kernel_size = 9
sigma = 2.0

# 执行线性高斯滤波
filtered_image = h.line_gauss(image, kernel_size, sigma)

# 显示滤波后的图像
h.disp_image(filtered_image)

# 关闭Halcon
close_window()

在上面的示例代码中，你需要将'input_image.jpg'替换为你的输入图像文件路径。然后，你可以根据需要调整高斯滤波核的大小和标准差。

这样，你就可以使用Halcon的line_gauss函数对输入图像进行线性高斯滤波操作了。

相关问题

halcon lines_gauss

Halcon中的`lines_gauss`算子用于检测图像中的直线，并返回检测到的线段的起点和终点。该算子使用高斯滤波对图像进行预处理，然后通过直线检测算法找到图像中的直线。

以下是使用Halcon的`lines_gauss`算子的示例代码：

using HalconDotNet;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 读取图像
        HImage image = new HImage("image.jpg");

        // 图像预处理
        HImage filteredImage = image.GaussFilter(5);

        // 检测直线
        HRegion lineSegments = filteredImage.LinesGauss(5, 1, 30, 10);

        // 显示结果
        HOperatorSet.DispObj(image);
        HOperatorSet.SetColor("red");
        HOperatorSet.DispObj(lineSegments);

        // 释放资源
        image.Dispose();
        filteredImage.Dispose();
        lineSegments.Dispose();

        Console.ReadLine();
    }
}

在上述代码中，我们首先使用`HImage`类读取待处理的图像，然后使用`GaussFilter`函数对图像进行高斯滤波。接着，我们调用`LinesGauss`函数进行直线检测。函数的参数依次是：滤波后的图像，滤波半径，最小线条长度，线条强度阈值。

最后，我们使用`DispObj`函数分别显示原始图像和检测到的直线。注意，在显示直线之前，我们使用`SetColor`函数设置直线颜色为红色。

希望以上代码对您有帮助！如有任何问题，请随时提问。

halcon 中的lines_gauss

在Halcon中，lines_gauss是一个算子，用于检测线条以及其宽度。这个算子的原型是lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : )。它的功能是提取图像中的线条，并可以获取线条的宽度等参数。 为了使用这个算子，需要提供图像作为输入，并且可以获取到线条的位置信息和其他相关参数。其中，Sigma是用于输入的Sigma值，Low和High是用于输入的Low和High值，LightDark用于指定线条的亮度或暗度，ExtractWidth用于指定是否提取线条的宽度，LineModel用于指定线条的模型类型，CompleteJunctions用于指定是否检测完整的交叉点。 通过使用lines_gauss算子，可以方便地在Halcon中进行线条检测和参数获取的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Halcon 直线检测 lines_gauss](https://blog.csdn.net/Douhaoyu/article/details/125308951)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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