Halcon 合并轮廓
时间: 2023-10-09 15:10:03 浏览: 129
Halcon的merge_contours_xld函数可以用于合并轮廓。该函数的输入参数是一个轮廓数组,输出参数是合并后的轮廓数组。以下是一个示例代码:
```
read_image(Image, 'test.png')
threshold(Image, Binary, 128, 255)
connection(Binary, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [500, 999999])
reduce_domain(Image, SelectedRegions, ImageReduced)
edges_sub_pix(ImageReduced, Edges, 'canny', 3, 20, 40)
gen_contours_xld(Edges, Contours, 'contour')
merge_contours_xld(Contours, MergedContours, 10)
```
在上面的代码中,首先读入一张图像,然后进行二值化和连通区域分析,选出面积在500到999999之间的连通区域。接着对选出的区域进行边缘检测,得到边缘轮廓。最后调用merge_contours_xld函数对轮廓进行合并,合并阈值为10。
相关问题
halcon 计算轮廓
引用中提到了Halcon中计算轮廓的方法。首先,可以通过使用threshold函数将图像进行分割,生成图像的区域。然后,可以使用gen_contour_region_xld函数将区域转换为轮廓。最后,可以使用select_contours_xld函数选择需要的轮廓,根据轮廓的长度、角度等特征进行筛选。这些函数都是Halcon中用于计算轮廓的常用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [HALCON_XLD轮廓算子_二](https://blog.csdn.net/qq_42905899/article/details/125309660)[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 style="max-width: 50%"]
- *3* [Halcon中亚像素边缘,轮廓提取处理的各种方法](https://blog.csdn.net/qq_43376782/article/details/121821725)[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 style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
halcon合并xld
以下是halcon合并xld的方法:
```python
import halcon as ha
# 读取xld
xld1 = ha.read_xld_cont('xld1.hobj')
xld2 = ha.read_xld_cont('xld2.hobj')
# 合并xld
xld_union = ha.union2_obj(xld1, xld2)
# 显示结果
ha.disp_obj(xld_union)
```
其中,`read_xld_cont`函数用于读取xld文件,`union2_obj`函数用于合并两个xld对象,`disp_obj`函数用于显示结果。
--相关问题--:
1. 如何在halcon中读取xld文件?
2. halcon中如何对xld进行形态学操作?
3.