Halcon机器视觉：矩形ROI边缘测量与显示

"这篇课件主要讲解了如何在Halcon机器视觉系统中使用矩形ROI进行边长测量和结果显示。" 在机器视觉领域，Halcon是一种广泛应用的图像处理软件，它提供了丰富的形状识别、测量和分析工具。在这个课件中，重点介绍了如何利用Halcon进行显示矩形ROI的操作，以实现精确的边长测量。以下是对课件内容的详细解释： 1. **边长测量方法**： - 首先，读入图像并获取图像的宽度和高度信息，以便适应性地创建窗口展示图像。 - 接着，通过绘制矩形ROI（感兴趣区域）来确定要测量的目标，例如管脚，确保矩形能够完全包含管脚信息。 - 使用灰度值检测边缘，通过对图像应用高斯平滑滤波器来消除噪声，并设定灰度门槛值来识别边缘。 - 边缘检测后，通过边缘的变换次序，即灰度值从大到小和从小到大的变化，找到边缘对，计算它们之间的距离，以得到管脚的宽度和间距。 2. **实现步骤**： - **初始化阶段**：读取图像，获取图像尺寸，创建合适大小的显示窗口，并设置系统字体。 - **设定ROI**：确定矩形的中心点、角度和半径，以确保ROI准确覆盖目标对象。 - **测量阶段**：应用高斯滤波器平滑图像，然后根据设定的灰度阈值找到边缘，找出垂直于矩形中心轴的边缘直线。此过程可以根据Transition参数（如"positive"或"negative"）确定边缘的方向。 - **结果提取**：计算出边缘对之间的距离，包括IntraDistance（内部距离，即同一边缘对之间的距离）和InterDistance（连续边缘对之间的距离），这些数据代表了管脚的宽度和间距。 3. **可视化结果**： - 显示原始图像，同时用线条突出显示检测到的边缘，以直观呈现测量结果。 - 画出矩形ROI，帮助用户理解测量区域，进一步验证测量的准确性。 通过这个课件的学习，用户可以掌握在Halcon中如何利用矩形ROI进行精确的测量，并了解如何将测量结果清晰地展示出来，这对于进行复杂的机器视觉项目，尤其是在工业自动化检测中是非常重要的技能。此外，课件还涉及到操作系统兼容性的处理，例如针对Windows系统设置特定的字体显示，展示了实际应用中的细节考虑。