gen_measure_arc 和gen_measure_rectangle2
时间: 2023-08-20 15:04:28 浏览: 60
您的问题是关于 `gen_measure_arc` 和 `gen_measure_rectangle2` 函数的,这两个函数都是用于绘制测量标记的函数,但是 `gen_measure_arc` 用于绘制弧形标记,而 `gen_measure_rectangle2` 用于绘制矩形标记。两个函数的使用方法和参数不同,具体使用时需要根据具体情况进行选择。需要注意的是,这些函数可能是特定的绘图库或软件的函数,具体使用方法可能会因软件而异。
相关问题
c++ 使用gen_measure_rectangle2和MeasureProjection
`gen_measure_rectangle2` 和 `MeasureProjection` 都是 Halcon 库中用于测量的函数,其中 `gen_measure_rectangle2` 是用于绘制矩形测量标记的函数,`MeasureProjection` 是用于计算物体表面上某个点的三维坐标的函数。这两个函数通常是结合使用的,以下是一个使用示例:
```cpp
// 定义矩形测量标记的位置和大小
HTuple row1 = 100, col1 = 100, row2 = 200, col2 = 200;
HTuple width = 20, height = 40;
// 绘制矩形测量标记
HObject rect_measure;
HTuple gen_param_name = "color";
HTuple gen_param_value = "red";
gen_measure_rectangle2(row1, col1, 0, row2, col2, width, height, "bilinear", &rect_measure);
// 设置测量参数
HTuple cam_param = hv_CamParam;
HTuple rel_pose = hv_RelPose;
HTuple ref_point = hv_RefPoint;
HTuple ref_dist = hv_RefDist;
HTuple measure_handle;
gen_measure_object_model_3d(rect_measure, cam_param, rel_pose, ref_point, ref_dist, "point_to_plane", "interpolation", &measure_handle);
// 计算测量结果
HTuple row = 150, col = 150;
HTuple coord_3d;
measure_projection(measure_handle, row, col, &coord_3d);
// 显示结果
disp_obj(rect_measure, window_handle);
disp_3d_coord_system(window_handle, cam_param, 0.05);
disp_line_measure(window_handle, measure_handle);
disp_message(window_handle, coord_3d, "window", 10, 10, "red", "false");
```
其中,`gen_measure_rectangle2` 函数用于绘制测量标记,`gen_measure_object_model_3d` 函数用于生成三维测量模型,`measure_projection` 函数用于计算测量结果。需要注意的是,这里使用的变量和参数可能与您的实际代码不同,具体使用时需要根据实际情况进行调整。
halcon gen_measure_rectangle2实例
以下是一个使用`halcongen_measure_rectangle2`函数的示例代码:
```
read_image(Image, 'test.jpg')
Threshold(Image, Region, 128, 255)
Connection(Region, ConnectedRegions)
SelectShape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [1000, 100000])
SmallestRectangle2(SelectedRegions, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
gen_measure_rectangle2(Rectangle, Phi, 50, 50, 'positive', 'nearest_neighbor', Row1, Column1, Row2, Column2, Row3, Column3, Row4, Column4, Width, Height, RowC, ColumnC, Angle)
disp_image(Image)
dev_display(SelectedRegions)
dev_display(Rectangle)
dev_display_arrow(RowC, ColumnC, RowC + 50 * cos(Angle), ColumnC + 50 * sin(Angle), 3)
```
在这个示例中,我们首先读取一张图片,并对其进行二值化和连通性分析,筛选出面积在1000到100000之间的连通区域。然后,我们使用`SmallestRectangle2`函数找到这些区域的最小外接矩形,再使用`gen_measure_rectangle2`函数测量这个矩形的大小和方向。最后,我们将这些结果可视化显示出来。
需要注意的是,这个示例代码仅供参考,具体的使用方法和参数设置需要根据具体的需求而定。
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