Halcon机器视觉：ROI矩形设定与边缘测量

"第二步确立矩形框设定ROI-halcon机器视觉课件" 本文将深入探讨在Halcon机器视觉系统中如何进行矩形区域选择（ROI）以进行精确的图像处理和测量。首先，我们理解ROI（Region of Interest）是图像处理中一个关键的概念，它指的是在图像中我们要关注或分析的特定区域。在本课件中，我们将重点放在第二步，即确立矩形框和设定ROI。 第一步通常涉及读取图像并初始化项目，包括获取图像的尺寸信息、创建合适的显示窗口以及设置系统字体。这一步为后续处理提供了基础环境。 第二步是确立矩形框。这个过程涉及到选择矩形的中心点，这通常是两条中心轴的交点，以此作为坐标原点。接着，我们需要确定矩形与X轴的角度，这对于计算和定位矩形的边缘至关重要。此外，我们需要找到距离中心点最近的边缘像素，这些像素作为参考点，用于确定矩形的边界。同时，我们需要记录中心点的行坐标和列坐标，以及中心轴的角度和主轴半径，这些都是计算和描述矩形形状的重要参数。此步骤的目标是获取一条垂直于矩形中心轴的边缘直线，以便进行准确的测量。 第三步，我们应用高斯平滑滤波器来减少噪声，然后设置灰度阈值来检测边缘。Halcon提供了返回所有边缘对的选项，可以是最后一对、第一对或其他指定的边缘对。通过这种方式，我们可以得到垂直于矩形中心轴线的边缘，根据Transition参数（"positive" 或 "negative"），我们可以获取边缘变化的方向，从而确定矩形主轴的位置。同时，边缘点的幅度（AmplitudeFirst和AmplitudeSecond）和边缘之间的距离（IntraDistance和InterDistance）也会被计算出来，这些数据对于测量是非常有价值的。 第四步，将测量结果显示出来，让操作者能直观地看到处理结果。这包括显示原始图像、用边缘线条突出显示所选矩形，以及画出测量的边缘，使得分析和验证更容易。 总结来说，这个Halcon机器视觉课件的第二步详细阐述了如何通过确立矩形框设定ROI来进行精确的图像处理。这包括了图像的几何特征分析、边缘检测、参数计算以及结果的可视化，为后续的测量和分析提供了坚实的基础。这种方法在工业自动化、质量控制等领域有广泛的应用，比如在电子元器件的尺寸测量、缺陷检测等场景。