halcon中怎么用轮廓提取进行缺陷检测

在Halcon中使用轮廓提取进行缺陷检测的步骤如下：

1. 读取图像并进行预处理，包括灰度化、滤波等操作。

read_image(Image, 'image.jpg')
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)
gauss_filter(GrayImage, FilteredImage, 3)

2. 使用二值化操作得到二值图像。

threshold(FilteredImage, BinaryImage, 100, 200)

3. 使用轮廓提取得到图像中的轮廓。

edges_sub_pix(BinaryImage, Edges, 'canny', 1, 20, 40)

4. 对得到的轮廓进行筛选，去除小的轮廓和不规则的轮廓。

select_shape(Edges, SelectedEdges, ['circularity','convexity'], 'and', [0.8,0.8])

5. 根据轮廓面积和周长等特征进行缺陷检测。

area_center(SelectedEdges, Area, Row, Column)
perimeter(SelectedEdges, _, Perimeter)
circularity(SelectedEdges, Circularity)

以上是轮廓提取进行缺陷检测的基本步骤，具体的操作和参数需要根据具体的应用场景进行调整和优化。

相关问题

halcon中的轮廓检测

在 Halcon 中进行轮廓检测，可以使用 `find_contours` 函数。该函数可以根据图像中的亮度变化来提取出物体的轮廓。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `find_contours` 函数进行轮廓检测：

import halcon as h

# 读取图像
image = h.read_image('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_image = h.rgb1_to_gray(image)

# 对图像进行平滑处理
smooth_image = h.smooth_image(gray_image, 'gauss')

# 提取轮廓
contours = h.find_contours(smooth_image, 'border')

# 显示轮廓
h.view_object_model_3d(contours, 'fit_surface')

# 关闭窗口
h.close_window()

在这个示例中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行平滑处理，以减少噪声。接下来，使用 `find_contours` 函数提取轮廓，并使用 `view_object_model_3d` 函数显示轮廓。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行参数的调整和处理步骤的优化。在使用 Halcon 进行轮廓检测时，可以进一步探索其他相关函数和算法，以获取更好的检测结果。

用halcon写一个提取屏幕缺陷的算法

以下是基于Halcon的一个简单的屏幕缺陷检测算法：

1. 读取图像

read_image(Image, 'screen.jpg')

2. 转换为灰度图像

gray_image(Image, GrayImage)

3. 二值化

threshold(GrayImage, BinaryImage, 80, 255)

这里使用阈值为80和255将灰度图像二值化。

4. 形态学处理

对二值化后的图像进行形态学处理，以去除噪点和填充空洞。

opening_circle(BinaryImage, BinaryImageOpened, 5.5)
closing_circle(BinaryImageOpened, BinaryImageClosed, 5.5)

这里使用圆形结构元素进行开运算和闭运算。

5. 区域提取

使用`connection`操作获取二值化图像中的连通区域，并对区域进行过滤，只保留特定大小的区域。

connection(BinaryImageClosed, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])

这里只保留像素数在100到10000之间的区域。

6. 缺陷检测

对筛选后的区域进行缺陷检测，这里使用的是`region_features`操作获取区域的特征，比如面积、周长、紧凑度等，根据具体应用可选择不同的特征。

region_features(SelectedRegions, 'width', Width)
region_features(SelectedRegions, 'height', Height)

这里获取了选定区域的宽度和高度，可以使用这些特征来检测缺陷。

7. 显示结果

将检测结果可视化展示出来。

dev_display(SelectedRegions)

完整的代码如下：

read_image(Image, 'screen.jpg')
gray_image(Image, GrayImage)
threshold(GrayImage, BinaryImage, 80, 255)
opening_circle(BinaryImage, BinaryImageOpened, 5.5)
closing_circle(BinaryImageOpened, BinaryImageClosed, 5.5)
connection(BinaryImageClosed, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])
region_features(SelectedRegions, 'width', Width)
region_features(SelectedRegions, 'height', Height)
dev_display(SelectedRegions)