halcon学习笔记——机器视觉工程应用的开发思路【转】

转自：http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html

[code]

open_framegrabber('DahengCAM', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'interlaced', 8, 'gray', -1, 'false','HV-13xx', '1', 1, -1, AcqHandle) //连接相机，并设置相关参数

[/code]
[/code]

Parameter	Values	Default	Type	Description
Name	'DahengCAM'		string	Name of the HALCON interface.
HorizontalResolution	1	1		1表示水平全部，2为水平1/2，表示图像截取。
VerticalResolution	1	1		同上，表示垂直方向。
ImageWidth	<width>	0	integer	所需的图像部分的宽度（'0 '代表了完整的图像）。
ImageHeight	<height>	0	integer	所需的图像部分的高度（0”是完整的图像）
StartRow	<width>	0	integer	所需的图像部分左上方的像素行坐标
StartColumn	<column>	0	integer	所需的图像部分左上方的像素列坐标
Field				忽视
BitsPerChannel				忽视
ColorSpace	'default', 'gray', 'rgb'	'gray'	string	HALCON图像的通道模式
Generic				忽视
ExternalTrigger	'false', 'true'	'false'	string	外部触发状态
CameraType	'HV-13xx', 'HV-20xx', 'HV-30xx', 'HV-31xx','HV-50xx', 'SV-xxxx'	'HV-13xx'	string	所连接的摄像机系列型。
Device	'1', '2', '3', ...	'1'	string	相机连接第一个设备号“1”，第二个设备编号“2”。
Port				忽视
LineIn				忽视

2、调用采集算子，获取图像。

[code]
[code]grab_image (Image, AcqHandle) //（同步采集）完后处理图像，然后再采集图像。采集图像的速率受处理速度影响。

grab_image_async (Image, AcqHandle,MaxDelay) //（异步采集），一幅画面采集完后相机马上采集下一幅画面，不受处理速度影响。其中第三个参数为：MaxDelay，表示异步采集时可以允许的最大延时，本次采集命令距上次采集命令的时间不能超出MaxDelay，超出即重新采集。

[/code]
[/code]
图像采集其他相关算子：

grab_image_start，该算子开始命令相机进行异步采集。只能与grab_image_async（异步采集）一起使用。

例子：

[code]
[code]* Select a suitable image acquisition interface nameAcqName

open_framegrabber(AcqName,1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1.0,\

'default','default','default',-1,-1,AcqHandle)

grab_image(Image1,AcqHandle)//进行同步采集

* Start next grab

grab_image_start(AcqHandle,-1.0)//命令相机进行异步图像采集开始

* Process Image1 ...

* Finish asynchronous grab + start next grab

grab_image_async(Image2,AcqHandle,-1.0)//读取异步采集的图像

* Process Image2 ...

close_framegrabber(AcqHandle)

[/code]
[/code]
3、相机参数读写

读取相机参数：

info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)

写相机参数：

set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )

二、图像分割：

图像分割的定义：
所谓图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每个区域都满足特定区域的一致性。

1、基于阈值的图像分割

threshold —采用全局阈值分割图像。

格式： threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )

自动全局阈值分割的方法：

（1）计算灰度直方图
（2）寻找出现频率最多的灰度值（最大值）
（3）在threshold中使用与最大值有一定距离的值作为阈值

代码：

[code]
[code]gray_histo(Regions, Image，AbsoluteHisto, RelativeHisto) //计算出图像区域内的绝对和相对灰度值直方图。

PeakGray := sort_index(AbsoluteHisto)[255] //求出出现频率最多的灰度值

threshold(Image,Region,0,PeakGray-25)

[/code]
[/code]
bin_threshold — 使用一个自动确定的阈值分割图像。

格式： bin_threshold(Image : Region : : )

dyn_threshold —使用一个局部阈值分割图像。

格式： dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )

例子：

[code]
[code]mean_image(Image,Mean,21,21)

dyn_threshold(Image,Mean, RegionDynThresh,15,'dark')

[/code]
[/code]
var_threshold —阈值图像局部均值和标准差的分析。

格式： var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : )

2、基于边缘的图像分割：寻找区域之间的边界

watersheds —从图像中提取分水岭和盆地。

格式： watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )

watersheds_threshold —使用阈值从图像中提取分水岭和盆地。

格式： watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )

3、基于区域的图像分割：直接创建区域

三、形态学处理

形态学处理以集合运算为基础。

腐蚀、膨胀、开操作、闭操作是所有形态学图像处理的基础。

开操作（先腐蚀再膨胀）使对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。

闭操作（先膨胀再腐蚀）消弥狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的孔洞，填补轮廓线的断裂。

形体学基础算子：

erosion1
dilation1
opening
closing

常用的形态学相关算子
connection
select_shape
opening_circle
closing_circle
opening_rectangle1
closing_rectangle1
complement
difference
intersection
union1
shaps_trans
fill_up

形态学高级算子：
boundary
skeleton

四、特征提取：

1、区域特征：

area
moments

smallest_rectangle1

smallest_circle

convexity：区域面积与凸包面积的比例

contlength：区域边界的长度

compactness

2、灰度特征

estimate_noise

select_gray

五、输出结果：

（1）获取满足条件的区域

（2）区域分类，比如OCR

（3）测量

（4）质量检测