使用HALCON进行矩形ROI测量与图像处理

"这篇资料是关于使用HALCON机器视觉软件进行矩形ROI(Region Of Interest)显示和边长测量的教程。" 在机器视觉领域，HALCON是一种强大的图像处理库，广泛应用于工业自动化、质量控制等领域。本课件的重点是展示如何通过HALCON来测量图像中特定区域（矩形ROI）的特征，例如管脚的宽度和距离。以下是详细步骤和知识点： 1. **读入图像与初始化**： - 课件首先介绍如何读取图像，并获取图像的宽度和高度信息，这是后续处理的基础。 - 创建适应图像大小的窗口，以便于显示和分析。 - 设置系统字体，确保在不同操作系统上显示一致。这里涉及到操作系统识别，如Windows系统的判断，以及字体的设置规则。 2. **定义矩形ROI**： - ROI的选择至关重要，因为它决定了我们要测量的区域。本例中，通过设定一个矩形框，将管脚信息包含在内，确保了测量的准确性。 - 矩形的中心点和角度被确定，以找到矩形的主轴，这对于边缘检测至关重要。 3. **边缘检测与测量**： - 应用高斯平滑滤波器减少噪声，然后设定灰度门槛值进行边缘检测。 - HALCON提供了获取边缘对的功能，可以根据边缘灰度值的变化（从黑到白或从白到黑）确定边缘位置，从而计算出边缘对之间的距离。 - `Transition`参数用于确定边缘变化的方向，"positive"表示从黑到白，"negative"表示从白到黑。 - 测量结果包括主轴上的单个点（AmplitudeFirst和AmplitudeSecond）以及边缘对间的距离（IntraDistance和InterDistance）。 4. **结果可视化**： - 最后一步是将测量结果以图形方式显示出来，包括原始图像、边缘线条以及矩形边界，这有助于用户直观地理解测量过程和结果。 通过这个课件，学习者可以掌握如何在HALCON中进行图像分析，特别是如何精确测量特定区域的几何特征。这在实际应用中，比如半导体、电子元器件的检测，或是任何需要对图像中的特定对象进行尺寸测量的场景，都具有很高的价值。