Halcon平台使用Shi-Tomasi，是调用什么算子进行角点检测的

在Halcon平台中，使用Shi-Tomasi算法进行角点检测时，通常会调用Halcon的corner_points_to_shi_tomasi函数。该函数会将输入的图像转换为灰度图像，并基于Shi-Tomasi算法进行角点检测。该算法实际上是计算每个像素的特征值，并根据这些特征值来确定哪些像素是角点。在计算特征值时，通常会使用Halcon中的structure_tensor函数来计算结构张量，然后使用Halcon的eigen_values_to_shi_tomasi函数来计算特征值。最后，通过调用corner_points_max to extract函数，可以将检测到的角点提取出来并返回给用户。

相关问题

调用halcon中具体什么算子可以做区域填充呢，该算子在做填充前后，需要调用其他算子做辅助工作吗

在Halcon中，可以使用`Regiongrowing`算子来进行区域填充。该算子可以根据像素的相似性，从种子点开始，逐渐扩展区域，直到满足设定的停止条件。

在使用`Regiongrowing`算子进行区域填充之前，通常需要进行一些预处理和设置参数的工作，以确保填充的效果符合要求。以下是一些可能需要调用的辅助算子：

1. 图像预处理：
- 可以对图像进行灰度化、平滑滤波、边缘增强等预处理操作，以提高填充效果。

2. 种子点选择：
- 需要选择适当的种子点，通常是位于待填充区域内部的一个或多个像素点。
- 可以使用Halcon中的Threshold、Regiongrowing等算子来选择种子点。

3. 停止条件的设置：
- 需要指定填充的停止条件，例如像素灰度差异、颜色相似度、区域尺寸等。
- 可以使用Halcon中的相关算子（如Regiongrowing、Region features）来设置停止条件。

4. 结果分析和输出：
- 填充完成后，可以对填充后的区域进行分析，如计算填充区域的面积、周长等。
- 可以使用Halcon中的Region features、Area、Perimeter等算子进行结果分析。

需要根据具体应用场景和需求，选择合适的辅助算子和参数设置。以上是一般情况下使用`Regiongrowing`算子进行区域填充的流程，具体使用时应根据实际情况进行调整。