halcon 中 crop_rectangle1 怎么用

crop_rectangle1 函数可以用来从图像中提取矩形区域。其语法如下：

crop_rectangle1(Image, Row1, Column1, Row2, Column2, ImageRect)

其中，Image 表示输入的图像，Row1 和 Column1 表示矩形左上角的像素坐标，Row2 和 Column2 表示矩形右下角的像素坐标，ImageRect 表示输出的矩形区域。

下面是一个示例：

read_image(Image, 'example.jpg')

Row1 := 100
Column1 := 200
Row2 := 300
Column2 := 400

crop_rectangle1(Image, Row1, Column1, Row2, Column2, ImageRect)

dev_display(Image)
dev_display_rectangle1(Row1, Column1, Row2, Column2, 3)
dev_display(ImageRect)

这段代码从 example.jpg 中提取了一个左上角坐标为 (100, 200)，右下角坐标为 (300, 400) 的矩形区域，并在原图和矩形区域上显示了矩形框。

相关问题

halcon crop_domain样例

以下是一个简单的 Halcon crop_domain 的样例：

read_image(Image, 'fruit.jpg')

create_rectangle1(Rectangle, 50, 50, 200, 200)

crop_domain(Image, CroppedImage, Rectangle)

dev_display(CroppedImage)

这个样例读取一张名为 'fruit.jpg' 的图片，然后创建一个矩形区域（左上角坐标为 (50, 50)，宽度和高度分别为 200），最后使用 crop_domain 函数将原图像中指定区域的部分剪裁出来，存储到 CroppedImage 中，并在显示设备上显示出来。

halcon connection_基于halcon的字符识别，附源码和解析

Halcon是一款图像处理软件，可以用于图像识别、字符识别、物体检测等多种领域。基于Halcon的字符识别可以通过以下步骤实现：

1. 装载图像：使用Halcon的read_image函数读取图像。

2. 预处理图像：使用Halcon的preprocessing函数对图像进行预处理，例如灰度化、二值化等。

3. 定位字符：使用Halcon的find_text函数对字符进行定位。

4. 分割字符：根据字符的位置信息，使用Halcon的crop_rectangle函数将字符从原图像中分割出来。

5. 特征提取：对分割出来的字符进行特征提取，例如使用Halcon的moments函数计算Hu不变矩。

6. 训练分类器：使用Halcon的svm_train函数训练分类器。

7. 字符识别：使用Halcon的svm_classify函数对新的字符进行识别。

下面是一个基于Halcon的字符识别的示例代码：

read_image(Image, 'characters.png')
preprocessing(Image, Image, 'gray')
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)
reduce_domain(BinaryImage, Region, 100, 100, 200, 200)
find_text(Region, TextRegions, 'auto', 'black', ['lines_gaps'], [30, 10], [30, 10])
num_chars := number_of_text(TextRegions)
for i := 1 to num_chars
    crop_rectangle(Image, CharImage, TextRegions[i])
    moments(CharImage, Moments)
    hu_moments(Moments, HuMoments)
    svm_classify(HuMoments, 'trained_classifier.svm', Result)
    write_string(Result)
endfor

在该代码中，首先读取图像并进行预处理，然后使用find_text函数定位字符并分割出来。接着，对每个字符进行特征提取，并使用svm_classify函数进行识别。最终输出识别结果。

需要注意的是，该示例代码仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。同时，也需要准备好训练数据集，以便训练分类器。