Halcon机器视觉：基于窗体缩放的边长测量与显示

"这篇Halcon机器视觉课件主要讲解了如何在窗体缩放后重新确定位置，并展示了如何通过图像处理技术测量物体的边长。课件内容涉及到图像读取、ROI设定、边缘检测以及测量结果的可视化。" 在机器视觉应用中，窗体的缩放可能导致显示内容的位置和大小出现问题。因此，需要根据窗体的新尺寸重新调整内容的位置。在课件中提到，字体大小是基于文本窗口的像素大小设定的，因此在窗体缩放后，需要更新这些设置以确保内容清晰可见。此外，课件还提到了如何在适当的位置显示数值，这通常涉及到窗口坐标系统的理解和调整。 课件的核心内容是如何使用Halcon进行边长测量。首先，读入图像并获取图像的宽度和高度，然后创建一个适应图像大小的窗体。接着，设置系统字体，包括字体名称、高度、宽度、样式等，以确保在不同的操作系统上都能正确显示。特别地，课件中提到了针对Windows系统的字体设置方法。 在确立矩形框（ROI）的过程中，选择矩形两条中心轴的交点作为原点，以此为基础来提取边缘信息。通过灰度值的变化检测边缘，从而找到管脚的边界。计算边缘对之间的距离和相对距离，就可以得到管脚的宽度和间距。这个过程使用了高斯平滑滤波器减少噪声，以及设定灰度门槛值来确定边缘。 测量阶段，Halcon提供了边缘检测函数，可以返回边缘对，根据边缘灰度值的转变方向确定矩形主轴的位置。这一步骤涉及到Transition参数，可以根据边缘变化的方向（positive或negative）获取边缘点的位置信息，并计算出IntraDistance和InterDistance，分别表示相邻边缘对之间的距离。 最后，课件强调了测量结果的可视化，通过在图像上绘制边缘线条和矩形，直观展示测量的过程和结果。这样不仅有助于验证算法的准确性，也便于用户理解和调试。 这篇课件详细阐述了在Halcon中进行图像处理和测量的步骤，从图像读取、窗体管理、ROI设定，到边缘检测和结果可视化，涵盖了机器视觉应用的关键环节。对于学习Halcon或者从事相关工作的人员，具有很高的参考价值。