halcon 中通过点找对应坐标

在Halcon中，可以使用find_nearest_shape_xld函数在XLD轮廓中查找距离给定点最近的点，并返回该点的坐标。以下是示例代码：

read_image(Image, 'test.png')
threshold(Image, Region, 128, 255)
connection(Region, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])
gen_contour_selected_xld(SelectedRegions, Contours, 'border')
find_nearest_shape_xld(Contours, Row, Column, Distance, 100, 100)

在上述代码中，首先读取图像并进行二值化和连通区域分析，然后选择面积在一定范围内的连通区域，并生成对应的轮廓。接着使用find_nearest_shape_xld函数查找距离(100, 100)最近的轮廓点，并返回该点的行列坐标和距离。

相关问题

halcon得出roi中心点对应roi角度

在Halcon中，当你已经确定了某个ROI（Region of Interest，感兴趣区域）的位置，并且想要计算这个ROI相对于原图像的角度，你可以利用Halcon提供的几何计算功能。假设ROI是以其中心点为中心的矩形框，我们可以通过以下步骤来得到角度：

1. 首先，获取ROI的左上角坐标（x_left, y_top）和右下角坐标（x_right, y_bottom），这些都是相对于原始图像的像素值。

2. 计算ROI的宽度和高度：
- 宽度 (width) = x_right - x_left
- 高度 (height) = y_bottom - y_top

3. 然后，我们需要确定ROI相对于图像水平线的旋转角度。为了做到这一点，可以使用以下公式：
- 如果宽度大于高度，则角度为atan(height / width)，注意Halcon返回的是弧度而不是角度，需要将其转换成相应的度数。
- 如果宽度小于等于高度，由于方向不确定，我们可以取正负两个可能的方向，例如取arctan(width / height)和-arctan(width / height)。

4. 将弧度转换为度数（在Python中可以使用`math.degrees()`函数）。

下面是一个简化的伪代码示例：

import math

# ROI左上角和右下角坐标
(x_left, y_top), (x_right, y_bottom) = roi_coords

# 计算宽高
width = x_right - x_left
height = y_bottom - y_top

# 如果宽度大于高度，计算顺时针方向的角度
if width > height:
    angle_rad = math.atan(height / width)
    angle_degrees = math.degrees(angle_rad)
else:
    # 如果宽度等于或小于高度，可能存在两种情况，这里只取一种，实际使用时要考虑逆时针方向
    angle_degrees = math.degrees(math.atan(width / height))

print(f"ROI中心点角度: {angle_degrees} 度")

请注意，Halcon API可能会提供更直接的方式来完成这样的计算，具体取决于版本和函数名称。在编写实际代码时，请参照官方文档。

halcon世界坐标转图像坐标

Halcon是一个强大的机器视觉库，它提供了一系列用于处理图像和进行图像分析的功能。当涉及到从世界坐标转换到图像坐标（也称为相机坐标）时，Halcon中的过程通常涉及以下步骤：

1. **摄像机校准**：首先，你需要对摄像头进行校准，确定它的内参数矩阵（如焦距、像素尺寸等），外参数（例如光心位置、姿态信息）以及可能存在的畸变模型。

2. **投影变换**：利用这些校准数据，你可以将三维世界点（x, y, z）应用到摄像头的成像公式中，这通常使用视差公式（或透视公式）。公式大致为：`(u, v) = K * [R|t] * X`，其中`K`是内参数矩阵，`[R|t]`是旋转和平移矩阵，`(u, v)`是图像坐标，`X`是世界坐标。

3. **图像坐标计算**：经过矩阵乘法运算后，会得到二维像素值`(u, v)`，这就是对应的世界点在图像上的位置。