halcon算子DerivateFunct1d

Halcon DerivateFunct1d 算子用于计算一维信号的导数，可以用于图像处理中的边缘检测和特征提取等任务。其函数原型如下：

DerivateFunct1d (Signal : Generic, DerivType : String, Derivative : Generic, FilterLength : Integer, FilterType : String, BorderTreatment : String, PaddingType : String) : Generic

参数说明：

- `Signal`：输入的一维信号，可以是一维数组或图像的一行或一列。
- `DerivType`：导数类型，可以是 "first"（一阶导数）或 "second"（二阶导数）。
- `Derivative`：输出的导数结果，与输入信号相同的类型和尺寸。
- `FilterLength`：滤波器的长度，必须为正奇数。
- `FilterType`：滤波器的类型，可以是 "binom"（二项式滤波器）或 "deriche"（Deriche 滤波器）。
- `BorderTreatment`：边界处理方式，可以是 "mirror"（镜像拓展）或 "cyclic"（循环拓展）。
- `PaddingType`：填充方式，可以是 "zero"（用零填充）或 "replicate"（用边界像素值填充）。

下面是一个使用 Halcon DerivateFunct1d 算子计算一维信号一阶导数的示例代码：

import halcon as ha
import numpy as np

# 生成一维信号
signal = np.sin(np.arange(0, 10, 0.1))

# 调用 DerivateFunct1d 算子计算一阶导数
deriv = ha.DerivateFunct1d(signal, 'first', len(signal), 'binom', 'mirror', 'zero')

# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(signal)
plt.plot(deriv)
plt.show()

这个示例代码会生成一个正弦信号，然后调用 DerivateFunct1d 算子计算其一阶导数。最后，它会将原始信号和导数信号绘制在同一张图上进行比较。您可以根据自己的需求修改代码，以实现您需要的功能。