Halcon机器视觉：ROI矩形框设定与测量方法

"第二步确立矩形框设定ROI-halcon机器视觉课件精品" 在机器视觉领域，Halcon是一种广泛使用的图像处理软件，它提供了丰富的功能用于图像分析、形状匹配、测量等任务。本课件主要讲解如何利用Halcon进行矩形区域的设定，即ROI(Region Of Interest)的确定，以便进行后续的图像测量。 首先，我们要理解“第二步：确立矩形框，设定ROI”的过程。这个步骤的关键是找到矩形的中心点和中心轴角度，这对于精确测量至关重要。中心点由矩形两条中心轴的交点定义，它的行坐标和列坐标分别表示在图像的像素位置。矩形的中心轴角度是指矩形边与X轴之间的夹角，这对于确定边缘直线的方向很有帮助。主轴半径则是指矩形在特定方向上的半尺寸，而测得的图像窗口宽和高则是矩形在图像中的实际尺寸。 在实现这个步骤时，通常会先读取图像，获取其宽度和高度，然后创建一个适应图像大小的显示窗口，并进行必要的系统设置，例如设置字体样式以适应不同的操作系统。接着，通过分析图像的灰度值变化，找到矩形边缘，从而确定ROI。这一步中，可能会使用到高斯平滑滤波器来减少噪声，以及灰度门槛值来分离目标边缘。 进入“第三步：根据设定的参数进行测量”，在这个阶段，Halcon提供了各种测量工具。例如，可以应用特定的滤波器来找出垂直于矩形中心轴的边缘直线。这有助于确定矩形主轴的位置，以及边缘对之间的距离。Transition参数可以设置为"positive"或"negative"，以决定边缘检测的方向，这将影响RowEdge和ColumnEdge变量的值。 最后，"第四步：使测量结果可视化"，这是非常关键的一环。通过显示原始图像，加上边缘线条的标记，可以直观地看到测量的结果。同时，画出矩形边界，以及显示出测量的边缘对距离，可以方便用户验证和理解测量过程及结果。 总结起来，这个课件详细介绍了如何使用Halcon进行图像处理，特别是在设定ROI和进行边缘测量方面的实践操作。通过这些步骤，可以有效地在机器视觉系统中进行精确的几何尺寸测量，例如测量管脚的宽度和距离。这个过程对于自动化生产和质量控制等应用具有重要意义。