用C++ 用halcon做图像处理，一个相机，在XY坐标系中动态拍摄。外部光栅尺做重复位置判断，根据上面6个步骤，请写出完整详细的计算过程代码。

在Halcon库中，结合C++进行图像处理并利用外部光栅尺进行位置检测，需要经过几个关键步骤。首先，确保已经安装了Halcon库并在项目中包含了相应的头文件。以下是一个简化的示例，展示如何完成这个任务，包括相机捕获、图像分析以及光栅尺位置判断：

#include <halcon/halcon.h>

// 定义光栅尺位置数组
std::vector<int> grating_positions = {0, 100, 200, 300, 400, 500}; // 假设光栅尺有六个点

// 初始化相机
Camera cam;
if (!cam.open("your_camera_device")) {
    throw std::runtime_error("Failed to open camera.");
}

// 创建灰度图像处理模块
Image gray_image;

// 图像预处理函数
void preprocess(Image& image) {
    // 空间滤波、二值化等操作
    image.Gaussian(3);
    image.BinaryThreshold(100); // 选择合适的阈值
}

// 主循环
while (true) {
    // 获取新的帧
    Image frame;
    if (!cam.read(frame)) break; // 如果读取失败退出

    // 预处理图像
    preprocess(gray_image);

    // 对比光栅尺位置
    for (int i = 0; i < grating_positions.size(); ++i) {
        int found_position = find_grating_position(gray_image, grating_positions[i]); // 检测函数
        if (found_position >= 0) {
            std::cout << "Detected position: " << found_position << " pixels" << std::endl;
            // 根据需求执行后续动作，比如记录数据或者触发动作
            break; // 找到第一个匹配就停止搜索
        }
    }
}

// 查找光栅尺位置函数
int find_grating_position(const Image& image, int expected_position) {
    // 使用Halcon函数定位特征，如边缘或者特定模式
    Object obj = image.FindObjectROI(RegionOfInterest(expected_position, 1)); // 假设寻找的是一个宽度为1像素的区域
    if (obj.IsValid()) {
        return obj.LeftTop.X; // 返回位置，假设ROI是以左上角坐标表示
    } else {
        return -1; // 未找到，返回错误代码
    }
}

// 关闭相机
cam.close();