halcon如何筛选宽度或高度不能大于150的区域

在Halcon中，可以使用`select_shape`函数来筛选形状。可以使用`select_shape`函数的`width`或`height`参数来指定宽度或高度的最大值，然后将该函数应用于区域，即可得到符合条件的区域。

下面是一个示例代码，假设`Region`是一个包含多个区域的变量，我们想要筛选出宽度或高度不能大于150的区域：

min_size := 0
max_size := 150

select_shape (Region, SelectedRegions, 'width', 'and', min_size, max_size)
select_shape (SelectedRegions, SelectedRegions, 'height', 'and', min_size, max_size)

首先，使用`select_shape`函数筛选出宽度不大于150的区域，并将结果保存到`SelectedRegions`变量中。然后再次使用`select_shape`函数筛选出高度不大于150的区域，并将结果保存到`SelectedRegions`变量中。此时，`SelectedRegions`变量中包含的区域就是符合条件的区域。

相关问题

halcon筛选区域

Halcon是一款强大的机器视觉软件，它提供了丰富的工具和模块，包括图像处理、特征检测和识别等功能。在Halcon中，筛选区域（Select Region）是一个关键步骤，用于从原始图像中选择或定义感兴趣的区域。

1. 定义筛选区域：Halcon允许用户通过设置窗口、矩形、圆形、多边形或者其他形状来选择区域。这通常涉及到坐标或者ROI（Region of Interest，感兴趣区域）的指定。

2. 基于特征的筛选：如果想要筛选出具有特定特征的区域，比如边缘、角点、纹理等，Halcon提供了相应的特征检测函数，如FindEdges、FindCorners等，然后可以选择满足条件的区域。

3. 非极大值抑制（NMS）或膨胀/腐蚀操作：有时在特征检测后，可能需要对候选区域进行进一步处理，以减小误检，这时可以应用非极大值抑制（NMS）来剔除重叠部分，或者使用膨胀和腐蚀操作来调整区域边界。

4. 子区域选择：对于较大的图像，可能会进行分块处理，然后在每个子区域内独立地执行筛选，以便提高处理效率。

halcon区域宽度

根据引用和引用中的信息，Halcon中的区域宽度可以使用算子get_region_thickness和其他算子来计算。具体的计算步骤如下：

1. 对于给定的区域ROI，使用算子get_region_thickness来获取区域的厚度。厚度是指轮廓线与主轴上铅垂线在各自点上相距最远的交点之间的距离。

2. 使用其他算子，例如gen_contour_region_xld和skeleton，来处理区域并得到其轮廓和骨架。

3. 使用算子get_region_contour来获取轮廓的点集。

4. 使用算子distance_pc来计算轮廓点集中各点到主轴的距离。

5. 使用算子tuple_mean来计算距离的平均值，然后将平均值乘以2得到粗略的区域宽度。

因此，Halcon中的区域宽度可以通过以上步骤来计算。<em>1</em><em>2</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [＜Halcon＞ 粗略计算不规则区域宽度的一种方法](https://blog.csdn.net/thisiszdy/article/details/128788805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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