halcon白色识别

### 使用 Halcon 实现白色对象检测

为了在图像中识别白色对象或区域，可以按照以下方式利用 Halcon 提供的功能：

#### 1. 图像预处理
对于输入的彩色图像，首先需要将其转换为灰度图像。这一步骤可以通过多种方法完成，最常用的方式之一是基于加权平均法[^2]。

// 将 RGB 彩色图像转换成灰度图像
convert_image_type(Image, ImageGray, 'rgb_to_gray')

#### 2. 阈值分割
接着通过设定合适的阈值范围来分离背景与目标物中的白色部分。由于白色像素通常具有较高的亮度值，在灰度空间内表现为高数值区间。可以根据具体应用场景调整这些阈值以获得最佳效果。

// 对灰度图像应用全局阈值操作，提取亮区作为潜在的目标候选
threshold(ImageGray, RegionWhite, MinGrayValue, MaxGrayValue)

这里 `MinGrayValue` 和 `MaxGrayValue` 应当设置得足够大以便只保留接近纯白的颜色成分；例如可以选择 200 到 255 这样的范围（假设使用的是8位无符号整型表示法）。

#### 3. 边界提取
一旦获得了代表可能存在的白色物体的二值化区域，则可进一步调用 `boundary` 函数获取其轮廓信息[^1]。

// 计算给定区域内所有连通组件的外部边界线
boundary(RegionWhite, Boundaries, 'outer')

此命令会返回一系列描述各独立白色斑块边界的多边形链表形式的数据结构——即所谓的 "XLD 轮廓"。

#### 4. 特征计算与筛选
最后还可以根据实际需求对得到的结果做更多后续处理，比如测量面积、周长等几何属性，并据此过滤掉不符合条件的小碎片或是异常形态的对象。

// 测量选定区域的各种形状特征
area_center(Boundaries, Area, Row, Column)

// 基于某些标准挑选出感兴趣的个体
select_obj(BoundariesFiltered, Boundaries, FeatureName, Operator, ThresholdLow, ThresholdHigh)

上述流程展示了如何借助 Halcon 工具箱有效地定位并分析图片里的白色实体。当然，具体的参数配置还需视具体情况灵活调整优化。