connection (Region1, ConnectedRegions13)

根据您提供的代码，这是一个使用 Halcon 的 connection 函数的示例：

connection(Region1, ConnectedRegions13)

这个函数的作用是将输入的 Region1 连接成一组连通区域，并将结果保存在 ConnectedRegions13 中。

在 Halcon 中，连接（connection）操作用于将相邻的区域合并在一起，形成一个或多个连通区域。这对于后续的形状分析和处理非常有用。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能还需要根据具体需求进行其他参数的设置。更详细的信息和其他参数选项，请参考 Halcon 的官方文档。

相关问题

threshold (ImageReduced9, Region, 0, ImageMean-25) mean_image (ImageReduced9, ImageMean2, 35, 35) dyn_threshold (ImageReduced9, ImageMean2, RegionDynThresh1, 7, 'dark') connection (RegionDynThresh1, ConnectedRegions6) select_shape (ConnectedRegions6, SelectedRegions6, 'area', 'and', 100, 5000000) select_shape (SelectedRegions6, SelectedRegions6, 'height', 'and', 7, 99999) concat_obj (Region, SelectedRegions6, Regions) union1 (Regions, RegionUnion5) connection (RegionUnion5, ConnectedRegions) closing_circle (ConnectedRegions, ConnectedRegions, 3.5) union1 (ConnectedRegions, ConnectedRegions)

这段代码使用了Halcon的一系列图像处理函数来进行阈值化、形状选择和区域连接等操作。下面是代码的解释：

1. `threshold`函数将`ImageReduced9`图像根据阈值进行二值化，阈值为0和`ImageMean-25`的差值。二值化结果保存在`Region`中。

2. `mean_image`函数计算`ImageReduced9`图像的局部均值，并将结果保存在`ImageMean2`中。局部均值的计算窗口大小为35x35。

3. `dyn_threshold`函数使用动态阈值法，根据`ImageReduced9`图像和局部均值图像`ImageMean2`生成二值化结果。二值化结果保存在`RegionDynThresh1`中。此处选择了7作为边缘检测的参数，并使用了"dark"参数表示检测黑色边缘。

4. `connection`函数将二值化后的区域`RegionDynThresh1`进行区域连接，生成连接后的区域结果保存在`ConnectedRegions6`中。

5. `select_shape`函数根据区域的面积范围选择形状，将面积在100到5000000之间的区域选择出来，结果保存在`SelectedRegions6`中。

6. 第二次调用`select_shape`函数，根据区域的高度范围选择形状，将高度在7到99999之间的区域选择出来，并将结果保存在`SelectedRegions6`中。

7. `concat_obj`函数将`Region`和`SelectedRegions6`连接起来，生成新的区域结果保存在`Regions`中。

8. `union1`函数将`Regions`进行区域合并，生成合并后的区域结果保存在`RegionUnion5`中。

9. 第二次调用`connection`函数，将合并后的区域`RegionUnion5`进行区域连接，生成连接后的区域结果保存在`ConnectedRegions`中。

10. `closing_circle`函数对`ConnectedRegions`进行闭运算，使用半径为3.5的圆形结构元素进行闭运算。

11. 第三次调用`union1`函数，将闭运算后的区域`ConnectedRegions`进行区域合并，生成最终的连接区域结果保存在`ConnectedRegions`中。

gen_rectangle2 (Rectangle1, CubeLeftRegionsRow, CubeLeftRegionsColumn+bb, rad(90), 10000, 1) intersection (Rectangle1, ConnectedRegions, RegionIntersection) connection (RegionIntersection, ConnectedRegions8) select_shape (ConnectedRegions8, SelectedRegions7, 'height', 'and', 5, 100000) sort_region (SelectedRegions7, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'row') count_obj (SortedRegions, Number5) select_obj (SortedRegions, ObjectSelected4, 1) area_center (ObjectSelected4, Area5, Row25, Column25)

这段代码使用了Halcon的一系列图像处理函数来进行矩形生成、区域交集、形状选择、区域排序和对象选取等操作。下面是代码的解释：

1. `gen_rectangle2`函数生成一个旋转了90度的矩形，矩形的左上角坐标为`CubeLeftRegionsRow`和`CubeLeftRegionsColumn+bb`，矩形的宽度为10000，高度为1。矩形结果保存在`Rectangle1`中。

2. `intersection`函数将矩形`Rectangle1`与`ConnectedRegions`进行区域交集操作，生成交集后的区域结果保存在`RegionIntersection`中。

3. `connection`函数对交集后的区域`RegionIntersection`进行区域连接，生成连接后的区域结果保存在`ConnectedRegions8`中。

4. `select_shape`函数根据区域的高度范围选择形状，将高度在5到100000之间的区域选择出来，并将结果保存在`SelectedRegions7`中。

5. `sort_region`函数根据区域的第一个点坐标进行排序，按行排序，并将排序后的结果保存在`SortedRegions`中。

6. `count_obj`函数统计排序后的区域数量，并将结果保存在`Number5`中。

7. `select_obj`函数根据索引选取排序后的第一个区域，并将选取结果保存在`ObjectSelected4`中。

8. `area_center`函数计算选取的区域`ObjectSelected4`的面积、中心点坐标，并将结果分别保存在`Area5`、`Row25`和`Column25`中。