halcon里面怎么建立数组

您可以使用Halcon中的create_array函数来创建一维或多维数组。例如，要创建一个包含10个元素的一维数组，可以使用以下代码：

array := create_array(1, 10)

其中，1表示数组的维度数，10表示数组中元素的个数。您可以将其它值传递给create_array函数来创建具有不同维度和大小的数组。

相关问题

Halcon数组转图

在Halcon中，可以使用area_center函数来求取区域的中心和面积。当区域的个数大于1时，area_center函数返回的Area、Row和Column都是一个数组。其中，Area是根据面积从小到大进行排序的，而Row和Column则是对应Area的区域的中心坐标。如果需要对Column进行排序，可以使用tuple_sort_index函数来获取排序后的索引。然后，可以使用这个索引来对Row进行排序，得到排序后的新的Row数组。需要注意的是，Halcon中的数组只能是1xN的数组，即数组里面不能嵌套数组。因此，在进行数组转图时，需要根据具体的需求进行处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [halcon数组操作](https://blog.csdn.net/delphi863/article/details/123252188)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [halcon数组的一些使用](https://blog.csdn.net/m0_48095841/article/details/125541954)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

halcon数组交并减拼

### Halcon 中数组的操作方法

#### 交集操作
在 Halcon 中，可以使用 `tuple_intersect` 函数来计算两个数组的交集。此函数返回两个输入元组中共有的元素[^1]。

* 计算两个数组的交集
TupleA := [1, 2, 3, 4]
TupleB := [3, 4, 5, 6]
Intersection := tuple_intersect(TupleA, TupleB)

#### 并集操作
对于并集运算，Halcon 提供了 `tuple_union` 函数用于获取两个集合合并后的结果，去除重复项后得到最终的并集。

* 获取两个数组的并集
TupleC := [7, 8, 9]
TupleD := [9, 10, 11]
UnionResult := tuple_union(TupleC, TupleD)

#### 差集操作
要实现差集功能，在 Halcon 可以调用 `tuple_difference` 来完成这一目标。该命令会移除第一个参数中存在的第二个参数里的成员，从而形成新的差集列表。

* 执行两个数组之间的减法（差集）
DifferenceAB := tuple_difference(TupleA, TupleB)
DifferenceBA := tuple_difference(TupleB, TupleA)

#### 拼接操作
当涉及到简单地连接多个数组而不考虑去重时，则可以直接利用 `tuple_concat` 命令来进行拼接处理。

* 将几个数组按顺序相连
ConcatenatedTuples := tuple_concat(TupleA, TupleB, TupleC)

通过上述介绍可以看出，Halcon 对于基本的数据结构提供了丰富的内置工具支持，使得开发者能够方便快捷地执行各种常见的数据处理任务。