hdevelop图片物块孔洞检测

HDevelop可以用于图片物块（blob）和孔洞（hole）的检测。下面是一个简单的例子：

read_image(Image, 'example.png')
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)
connection(BinaryImage, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area', 'circularity'], 'and', [100, 0.5])
count_obj(SelectedRegions, NumBlobs)
dev_display(Image)
dev_display(SelectedRegions)

这个例子的功能是读取一张名为 example.png 的图像，对图像进行二值化操作，并检测其中的物块。通过选择物块的面积和圆度，筛选出面积大于100且圆度大于0.5的物块。最后统计筛选出的物块数量，并在屏幕上显示原始图像和筛选出的物块。如果你想检测孔洞，可以使用 fill_up 和 select_shape 函数。

相关问题

能在物块显示出十字中心

可以在HDevelop中使用 `gen_cross_contour_xld` 函数在物块中心位置生成十字形的图形，并将其叠加到原始图像上显示。以下是一个简单的例子：

read_image(Image, 'example.png')
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)
connection(BinaryImage, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area', 'circularity'], 'and', [100, 0.5])
count_obj(SelectedRegions, NumBlobs)
if (NumBlobs > 0)
    for i := 1 to NumBlobs by 1
        area_center(SelectedRegions[i], Row, Column)
        gen_cross_contour_xld(Cross, Row, Column, 20, 0)
        dev_display(Cross)
    endfor
endif
dev_display(Image)

这个例子的功能与前面的例子类似，不同之处在于它在筛选出的物块中心位置生成十字形的图形，并将其叠加到原始图像上显示。具体来说，它遍历筛选出的每个物块，获取物块的中心位置坐标，并使用 `gen_cross_contour_xld` 函数生成十字形的图形，然后在原始图像上显示。如果原始图像中没有任何物块，则仅显示原始图像。

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