Opencv实现halcon卡尺

Halcon和OpenCV都是用于计算机视觉的优秀工具库，其中Halcon提供了强大的卡尺工具，而OpenCV也提供了一些相关功能。如果需要在OpenCV中实现类似Halcon的卡尺功能，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入OpenCV库文件

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并进行预处理

img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯平滑
img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

# 二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                cv2.THRESH_BINARY, 15, 2)

3. 定义卡尺函数

def caliper(contour, i, lw):
    p1 = contour[i]
    p2 = contour[(i + lw) % len(contour)]
    p3 = contour[(i - lw) % len(contour)]

    v1 = np.array([p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]])
    v2 = np.array([p1[0] - p3[0], p1[1] - p3[1]])

    angle = np.arccos(np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)))

    return angle

4. 查找轮廓并进行卡尺测量

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 卡尺测量
for c in contours:
    for i in range(len(c)):
        angle = caliper(c[:, 0, :], i, 10)
        if angle < np.pi / 4:
            cv2.drawContours(img, [c], 0, (0, 255, 0), 2)

以上就是在OpenCV中实现Halcon卡尺的简单步骤。需要注意的是，该方法只能检测直线或接近直线的轮廓，无法检测曲线或弧线等非直线轮廓。