opennhrpctl show如何判断hub端与spoke端是否连接成功

在 OpenNHRP 中，可以使用 `opennhrpctl show` 命令来查看当前的连接状态。如果 Hub 端与 Spoke 端的连接成功，可以在输出中看到 Spoke 端的 IP 地址和隧道 ID，例如：

$ opennhrpctl show
Peer information:
    10.1.2.3:
        Tunnel ID: 1
        Encap type: GRE
    10.1.2.4:
        Tunnel ID: 2
        Encap type: GRE

在这个例子中，我们可以看到 Hub 端成功连接了两个 Spoke 端，分别是 `10.1.2.3` 和 `10.1.2.4`，并且分配了不同的隧道 ID。如果你看到了类似的输出，就说明连接成功了。

相关问题

halcon 找圆 draw_spoke

Halcon是一种图像处理软件，能够实现各种图像处理任务。而"draw_spoke"是Halcon中的一个函数，用于在图像上绘制圆形的几个刻度线。

Halcon中的draw_spoke函数需要指定圆心的坐标、半径大小以及刻度线的数量和角度。使用该函数可以在图像上绘制出具有几个刻度线的圆形。

例如，如果我们要绘制圆心坐标为(100, 100)、半径为50、有4个刻度线，并且这些刻度线的角度分别为0度、90度、180度和270度，我们可以使用draw_spoke函数进行绘制。绘制完成后，图像上会出现一个圆心坐标为(100, 100)、半径为50的圆形，同时有4条从圆心向外延伸的刻度线。

通过draw_spoke函数，我们可以根据实际需求绘制出具有不同半径、不同刻度线数量和不同角度的圆形。这样可以帮助我们在图像处理中标记和展示一些特定的几何形状或区域。

halcon 找圆spoke

在Halcon中，你可以使用`find_spokes`函数来检测图像中的圆形辐条。`find_spokes`函数通过检测圆周上的辐条来定位圆的中心和半径。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在Halcon中使用`find_spokes`函数来找到图像中的圆形辐条：

# 加载图像
image = read_image('image.jpg')

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

# 阈值化图像
threshold_image = threshold(gray_image, 'max_separability')

# 查找辐条
find_spokes(threshold_image, 100, 20, 10, 5, rows, cols, radius, rad_angle)

# 显示结果
dev_display(image)
dev_display_spokes(rows, cols, radius, rad_angle)

在上述代码中，我们首先加载图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们对灰度图像进行阈值化处理，以便更好地进行辐条检测。然后，我们使用`find_spokes`函数来查找圆形辐条，其中参数`100`表示最小阈值，`20`表示辐条数量的最小值，`10`表示辐条的长度范围，`5`表示辐条的宽度范围。函数会返回辐条的位置和方向信息，存储在`rows`、`cols`、`radius`和`rad_angle`中。最后，我们使用`dev_display`和`dev_display_spokes`函数来显示结果。

需要注意的是，上述代码只是一个示例，具体的参数设置和图像处理步骤可能会因实际场景而有所不同。你可以根据自己的需求进行调整和优化。同时，建议参考Halcon的官方文档或其他资源，以获取更多关于`find_spokes`函数和圆形辐条检测的详细信息。