halcon 阈值分割相关算子 以及对应应用实例

Halcon中有多个用于阈值分割的算子，其中一些常用的算子如下：

1. `threshold`: 全局阈值分割算子，将图像根据给定阈值进行二值化处理。
2. `dyn_threshold`: 动态阈值分割算子，根据图像的平均灰度值、标准差等动态计算阈值进行二值化处理。
3. `reg_threshold`: 区域阈值分割算子，将图像分为多个区域，对每个区域分别计算阈值进行二值化处理。
4. `select_gray`: 根据灰度值选择像素点，可用于对图像进行分割。

下面是一个使用`threshold`算子进行阈值分割的实例：

import halcon as h

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

# 全局阈值分割
threshold = 128
binary_image = h.threshold(image, threshold)

# 显示图像
h.view_image(image)
h.view_image(binary_image)

# 保存图像
h.write_image(binary_image, 'binary_image.jpg')

这个实例使用了Halcon的`threshold`算子对一张图像进行了二值化处理。首先使用`read_image`函数读取图像，然后使用`threshold`算子进行阈值分割，最后使用`view_image`函数将原图和二值化后的图像显示在窗口中，并使用`write_image`函数将二值化后的图像保存到本地。