halcon判断blob包含关系

时间: 2023-12-07 22:02:18 浏览: 32
在Halcon中,可以使用`included`函数来判断两个区域之间的包含关系。该函数的语法如下: ``` included(Region1, Region2 : IsIncluded) ``` 其中,`Region1`和`Region2`分别表示需要比较的两个区域,`IsIncluded`是一个输出参数,表示是否包含的逻辑值。如果`IsIncluded`的值为`true`,则表示`Region1`包含`Region2`;如果`IsIncluded`的值为`false`,则表示`Region1`不包含`Region2`。 例如,下面的代码演示了如何使用`included`函数来判断两个blob之间的包含关系: ```Halcon read_image(Image, 'blob_image.jpg') threshold(Image, Region, 128, 255) // 连通区域分析 connection(Region, ConnectedRegions) select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000]) // 判断包含关系 gen_circle(Circle, 150, 150, 50) intersection(SelectedRegions, Circle, Intersection) included(SelectedRegions, Circle, IsIncluded) // 显示结果 disp_image(Image) set_color('red') disp_region(SelectedRegions) disp_region(Circle) if (IsIncluded) set_color('green') else set_color('blue') endif disp_region(Intersection) ``` 这个例子中,我们首先读入了一张图像,并使用`threshold`函数将其二值化。然后,我们使用`connection`函数对连通区域进行分析,并使用`select_shape`函数选择面积在100到10000之间的连通区域作为blob。接着,我们使用`gen_circle`函数创建了一个圆形区域,并使用`intersection`函数计算了圆形区域和blob之间的交集。最后,我们使用`included`函数判断了blob是否包含在圆形区域内,并使用`disp_region`函数显示了blob、圆形区域和它们之间的交集。

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