halcon分割区域并提取 代码

以下是一个基于阈值分割的Halcon代码示例，用于分割区域并提取感兴趣的区域：

read_image(Image, 'example.jpg')

// 对图像进行预处理
smooth_image(Image, SmoothedImage, 'gauss', 5)
rgb1_to_gray(SmoothedImage, GrayImage)
threshold(GrayImage, Region, 100, 255)

// 对分割后的每个区域进行特征提取
connection(Region, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [500, 100000])
features(SelectedRegions, Features, 'area', 'all', 'mean')

// 提取符合特定形状、颜色或纹理的区域
select_shape_std(SelectedRegions, SelectedRegionsShape, 'rectangle2', 0.5)
dev_display(SelectedRegionsShape)

// 对提取的区域进行后续处理
gen_region_contour(SelectedRegionsShape, Contours, 'border')
smallest_rectangle2(SelectedRegionsShape, Row1, Col1, Phi, Length1, Length2)

代码中，首先读入图像并进行预处理，然后使用阈值分割算法将图像分割成不同的区域。接着使用`select_shape`函数选择符合特定面积范围的区域，并使用`features`函数对每个区域进行特征提取。然后使用`select_shape_std`函数选择符合矩形形状的区域，并使用`smallest_rectangle2`函数计算区域的最小外接矩形。最后，使用`dev_display`函数显示提取的矩形区域。