用halcon18，11版本写提取出图中的药区域，算出每个药品的面积和中心点，并将数据展示在图中

好的，以下是使用 Halcon 18.11 版本实现您的需求的代码：

read_image(Image, 'your_image.jpg')
threshold(Image, Region, ThresholdValue, MaxValue)
connection(Region, ConnectedRegions)
area_center(ConnectedRegions, Area, Row, Column)
dev_display(Image)
dev_display_region(ConnectedRegions)
dev_display_text(Area, Row, Column, [], [], [])

其中 `ThresholdValue` 是您设定的阈值，可以通过试验得到，`MaxValue` 是输出区域的灰度值。如果您不想显示文本颜色，可以将 `[]` 替换为 `''`。

需要注意的是，如果您使用的是 Halcon 18.11 版本，您需要确保您安装了正确的 Halcon 18.11 版本的运行库，并且将正确的 Halcon 18.11 版本的运行库路径添加到系统环境变量中。另外，您需要将 `your_image.jpg` 替换为您实际使用的图像文件名。

希望这可以帮助到您。

相关问题

用18.11版本halcon提取出图中的区域，算出每个药品的面积和中心点，并将数据展示在图中

好的，我会尽力回答你的问题。首先，我需要确认你的图像是什么类型的，是否是二值化的，以及药品的形状和大小是否相似。因为这些因素会影响到提取区域和计算面积的方法。

假设你的图像已经被二值化，每个药品的形状相似，我可以给你提供以下的代码示例来实现你的需求：

read_image(Image, 'your_image.png') // 读入图像
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255) // 二值化图像，阈值根据实际情况调整

// 提取药品区域
connection(BinaryImage, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [MinArea, MaxArea])
// MinArea 和 MaxArea 是药品区域的最小和最大面积，根据实际情况调整

// 计算面积和中心点
area_center(SelectedRegions, Area, Row, Column)

// 在图中显示结果
dev_display(Image)
dev_display_region(SelectedRegions)
for i := 0 to |Area|-1
    dev_set_color('red')
    dev_set_font('Arial', 16, 'false', 'false')
    dev_display_text(Row[i]-20, Column[i]+20, Area[i].ToString())
    dev_set_color('green')
    dev_display_circle(Row[i], Column[i], 5)
endfor

上述代码中，我们首先读入图像并将其二值化。然后，使用`connection`和`select_shape`函数提取出药品区域。接着，使用`area_center`函数计算每个区域的面积和中心点。最后，使用`dev_display`和`dev_display_region`函数将结果显示在图像中，并使用`dev_display_text`和`dev_display_circle`函数在每个药品区域的中心点上显示面积和中心点。

需要注意的是，上述代码中的参数需要根据实际情况进行调整，以保证提取的区域和计算的面积和中心点准确无误。

halcon提取出图中的药区域，算出每个药品的面积和中心点，并将数据展示在图中

好的，我来给您讲一下如何用 Halcon 实现您的需求。

首先，您需要加载您的图像。您可以使用 `read_image` 函数加载您的图像，例如：

read_image(Image, 'your_image.jpg')

接下来，您可以使用 `threshold` 函数进行图像二值化，以提取药区域。例如：

threshold(Image, Region, ThresholdValue, MaxValue)

其中 `ThresholdValue` 是您设定的阈值，可以通过试验得到，`MaxValue` 是输出区域的灰度值。

然后，您可以使用 `connection` 函数将连通区域提取出来。例如：

connection(Region, ConnectedRegions)

接下来，您可以使用 `area_center` 函数计算每个连通区域的面积和中心点。例如：

area_center(ConnectedRegions, Area, Row, Column)

最后，您可以使用 `dev_display` 函数将结果显示在图像上。例如：

dev_display(Image)
dev_display_region(ConnectedRegions)
dev_display_text(Area, Row, Column, 'white', [], [])

其中 `dev_display` 用于显示原始图像，`dev_display_region` 用于显示提取出的药区域，`dev_display_text` 用于显示每个药品的面积和中心点。

综上所述，您可以使用以下代码来实现您的需求：

read_image(Image, 'your_image.jpg')
threshold(Image, Region, ThresholdValue, MaxValue)
connection(Region, ConnectedRegions)
area_center(ConnectedRegions, Area, Row, Column)
dev_display(Image)
dev_display_region(ConnectedRegions)
dev_display_text(Area, Row, Column, 'white', [], [])

注意，您需要根据实际情况调整函数参数，并对结果进行适当的处理和优化。