Halcon机器视觉：矩形ROI边缘检测与测量

"这篇机器视觉课件主要讲解了如何使用HALCON库来显示矩形ROI（Region of Interest）并进行边长测量。课程通过具体的步骤展示了如何读取图像、设置ROI、进行测量以及可视化结果。" 在机器视觉领域，ROI的选择是关键，因为它定义了分析图像的特定区域。在本课件中，主要关注的是如何利用HALCON库来处理矩形ROI。首先，我们需要读取图像并初始化项目。这包括获取图像的宽度和高度信息，创建合适的显示窗口，并设置系统的字体风格，以便后续的图形显示清晰易读。 在第二步，确立矩形框并设定ROI，这个过程涉及确定矩形的中心点、角度以及边框。中心点的坐标用于确定矩形的位置，而角度则用于确保矩形与图像中的特征对齐。为了提取边缘，通常会应用一些预处理技术，如高斯平滑滤波器，以减少噪声并突出边缘。 接下来，进入测量阶段。课件提到了灰度门槛值，这是用来识别边缘的重要参数。HALCON提供了函数来检测满足阈值条件的边缘对，返回这些边缘的坐标，从而可以计算出管脚的宽度和距离。这些边缘对的距离包括IntraDistance（边缘对内的距离）和InterDistance（连续边缘对之间的距离），它们是测量的关键。 最后一步是将测量结果可视化。HALCON允许我们将检测到的边缘以线条形式在原始图像上显示出来，同时标出矩形边界，这样用户可以直观地看到测量的过程和结果。这种可视化对于理解和验证算法的效果至关重要。 这篇课件详细介绍了如何使用HALCON库进行机器视觉中的矩形ROI操作，包括图像读取、ROI设定、边缘检测、测量计算和结果展示等步骤。通过学习这些内容，开发者可以更好地掌握HALCON在实际应用中的使用技巧，尤其是在边长测量和目标定位方面。