halcon预处理代码

以下是Halcon的预处理代码示例：

* 读取图像
read_image (Image, 'path/to/image.jpg')

* 将图像转换为灰度图
gray_image (Image, ImageGray)

* 对图像进行高斯滤波
gauss_filter (ImageGray, ImageGauss, 5)

* 对图像进行形态学操作，例如腐蚀和膨胀
erosion_circle (ImageGauss, ImageErode, 5.5)
dilation_circle (ImageErode, ImageDilate, 5.5)

* 对图像进行二值化处理
binarize (ImageDilate, ImageBinary, 100, 255)

* 对图像进行连通组件分析
connection (ImageBinary, Regions)

* 对连通组件进行筛选，并获取其外接矩形
select_shape (Regions, SelectedRegions, 'area', 'and', 200, 99999)
smallest_rectangle1 (SelectedRegions, Row1, Column1, Row2, Column2)

* 对图像进行缩放
zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 0.5)

* 对图像进行旋转
rotate_image (Image, ImageRotated, 45, 'nearest_neighbor')

相关问题

halcon图像预处理代码

以下是一个简单的 Halcon 图像预处理示例代码，包括图像读取、灰度化、中值滤波和二值化操作：

read_image(Image, 'image.jpg')  // 读取图像
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)  // RGB转灰度图
median_image(GrayImage, MedianImage, 'circle', 5)  // 中值滤波
threshold(MedianImage, BinaryImage, 128, 255)  // 二值化

代码解释：

- `read_image` 用于读取图像，将图像存储在 `Image` 变量中。
- `rgb1_to_gray` 将 RGB 彩色图像转换为灰度图像，结果存储在 `GrayImage` 变量中。
- `median_image` 对灰度图像进行中值滤波，结果存储在 `MedianImage` 变量中。`'circle'` 参数指定使用圆形滤波器，`5` 为滤波器半径。根据应用需要可以选择不同的滤波器类型和半径。
- `threshold` 对中值滤波后的图像进行二值化处理，结果存储在 `BinaryImage` 变量中。`128` 和 `255` 分别为阈值的上下限。

以上是一个简单的 Halcon 图像预处理示例代码，具体实现可以根据应用需要进行调整。

halcon图片预处理腐蚀边缘

### Halcon 中图像预处理之边缘腐蚀操作

在 Halcon 中，边缘腐蚀是一种常见的形态学操作，主要用于细化物体边界、分离粘连对象以及消除小型噪声结构。通过 `erosion_rectangle1` 或者 `erosion_circle` 函数可以实现这一目的。

下面给出一段具体的代码实例来展示如何执行边缘腐蚀：

* 加载输入图像
read_image (Image, 'path/to/image')

* 如果图像是彩色，则先转成灰度图
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

* 定义腐蚀使用的结构化元素大小和形状
gen_structuring_element ('circle', 3, SE) 

* 执行腐蚀操作
erosion_shape (GrayImage, ErodedImage, SE)

上述代码片段展示了基本流程：加载待处理的图像文件并将其转换为单通道灰度模式（如果有必要的话），接着创建一个圆形结构元用于控制腐蚀的程度，最后调用 `erosion_shape` 对目标区域实施腐蚀过程[^1]。

对于更复杂的场景下可能还需要结合其他技术手段共同完成任务，比如当面对光照变化较大或者对比度较低的情况时，可以在做腐蚀之前加入直方图均衡化等增强措施以提升最终的效果质量[^2]。

另外，在实际应用中有时会遇到需要同时考虑多尺度特征的情形，此时可以通过调整结构体元素尺寸参数来进行多层次的腐蚀分析，从而更好地适应不同尺度下的细节保留需求[^3]。