halcon 中的补集

在Halcon中，补集是通过使用算子Complement来计算输入区域的补集。当设置'clip_region'为false时，结果区域将是无限大的。为了避免这种情况，需要将此标志设置为True。通过应用德摩根定律，在后续的运算中计算结果。

补集的使用可以避免边缘效应，例如当感兴趣区域大于或小于图像时。对于小于图像的情况，实质上就是剪切。

请注意，在Halcon中，补集的操作可以通过以下步骤实现：
1. 使用gen_circle或其他形状生成一个区域或者加载一个已有的区域。
2. 使用complement算子计算输入区域的补集并得到结果区域。
3. 使用dev_display将结果区域显示出来。

相关问题

halcon中区域补集

Halcon中区域补集可以使用complement_region函数来实现。该函数的语法如下：

complement_region (Region : RegionComplement)

其中，Region表示要进行补集操作的区域，RegionComplement表示补集后的区域。

例如，以下代码可以将一个区域的补集显示出来：

read_image(Image,'test.jpg')
threshold(Image,Region,100,255)
complement_region(Region,RegionComplement)
dev_display(RegionComplement)

希望这个回答能够帮到你。

halcon区域取补集

Halcon区域取补集是通过使用函数`complement()`来实现的。在给定的代码中，可以看到`complement(Circle,Regioncomplement)`这一行代码，其中`Circle`是一个圆形区域对象，`Regioncomplement`是一个用于存储取补集结果的区域对象。通过调用`complement()`函数，可以将`Circle`区域对象的补集存储到`Regioncomplement`区域对象中。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [halcon里图像的交集补集反选](https://blog.csdn.net/weixin_43491924/article/details/96099847)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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