用halcon写一个提取屏幕缺陷的算法

以下是基于Halcon的一个简单的屏幕缺陷检测算法：

1. 读取图像

read_image(Image, 'screen.jpg')

2. 转换为灰度图像

gray_image(Image, GrayImage)

3. 二值化

threshold(GrayImage, BinaryImage, 80, 255)

这里使用阈值为80和255将灰度图像二值化。

4. 形态学处理

对二值化后的图像进行形态学处理，以去除噪点和填充空洞。

opening_circle(BinaryImage, BinaryImageOpened, 5.5)
closing_circle(BinaryImageOpened, BinaryImageClosed, 5.5)

这里使用圆形结构元素进行开运算和闭运算。

5. 区域提取

使用`connection`操作获取二值化图像中的连通区域，并对区域进行过滤，只保留特定大小的区域。

connection(BinaryImageClosed, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])

这里只保留像素数在100到10000之间的区域。

6. 缺陷检测

对筛选后的区域进行缺陷检测，这里使用的是`region_features`操作获取区域的特征，比如面积、周长、紧凑度等，根据具体应用可选择不同的特征。

region_features(SelectedRegions, 'width', Width)
region_features(SelectedRegions, 'height', Height)

这里获取了选定区域的宽度和高度，可以使用这些特征来检测缺陷。

7. 显示结果

将检测结果可视化展示出来。

dev_display(SelectedRegions)

完整的代码如下：

read_image(Image, 'screen.jpg')
gray_image(Image, GrayImage)
threshold(GrayImage, BinaryImage, 80, 255)
opening_circle(BinaryImage, BinaryImageOpened, 5.5)
closing_circle(BinaryImageOpened, BinaryImageClosed, 5.5)
connection(BinaryImageClosed, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])
region_features(SelectedRegions, 'width', Width)
region_features(SelectedRegions, 'height', Height)
dev_display(SelectedRegions)