halcon二維測量的基本步驟
1.預處理，這裡指的是的濾波等手段，使要測量的特徵凸顯化，有效去除噪點干擾等。
2.閾值化，通過閾值化抽取出影象的特徵，通常使用灰度閾值化，但halcon中沒有特意的將轉換成灰度圖，而是直接呼叫閾值化處理函式。同時灰度直方圖能幫助開發人員快速找到閾值範圍。
3.閾值化之後是求解的聯通區域，一般閾值化之後存在很多連通區域，還要使用select_shape函式根據條件篩選出滿足條件的連通區域。也可以自行篩選。
4.之後就是形體的擬合（也稱為輪廓處理），這一步更具實際情況和需求，可有可無。
5.獲取形體的特徵資料，這些資料就是測量資料，包括位置，內擬合矩形、外擬合矩形尺寸，內擬合、外擬合園尺寸等。
在進入正式的二維測量之前，需要有乙個roi，所有的處理都在這裡完成，roi的生成有兩種基本方案，使用者自己選擇和使用模板匹配來選擇乙個區域。這個區域的選擇好壞，對處理的難度影響很大。
二維測量的halcon**：
read_image(image, 'c:/users/public/documents/mvtec/halcon-12.0/examples/images/bonds/ball_bond_ccd_03.png')
median_image(image,imagemedian, 'circle', 5, 'mirrored')
threshold(imagemedian,roi,120,255)
connection(roi,connregion)
select_shape(connregion,selregion,'area','and',1000,90000)
這段**簡單，目的是利用halcon工具找到預處理濾波器型別和引數，閾值處理引數和形體篩選引數。
以下是對應的c++**：
void
testproc2d
::proc(
himage &
image )
hregion
selregion = connregion.selectshape(
"area" ,
"and"
,500,900000);
n = selregion.countobj();
qdebug
() <<
"connect count : "
<< connregion.countobj() <<
" sel count : "
<< n;
for( int
i = 1; i<=n; i++)
}二維影象處理的難點：
1.roi區域的確立，我們的期望是roi中僅包含我們要測量的物件，僅乙個物件，但這很難做到，所以我們力求這個roi區域越 精確越好。建立這個roi區域，除錯時一般手動繪製確定，實際專案中一般使用模板匹配確定乙個大的區域，再通過這個大的區域的相對區域確定最終的roi。所以尋找測量目標的特徵，確定模板區域也無比重要。
2.的拍攝質量，這裡的拍攝質量不是指的清晰度，而是區分測量物件和非測量物件的難以程度。我們最希望的是在灰度上，被測量物件和非測量物件有明顯的差異，易於形體劃分，當然顏色也是乙個很好的區分物件。為了達到這個目的，我們首先要使用不同的光源、選擇不同的角度照射使其凸顯，其次可以選擇不同的鏡頭和光圈予以輔助（當然，鏡頭的核心目的是選擇視場）。
3.形體的篩選，通常情況下我們處理後會得到好多物件，從中篩選出測量物件相當關鍵，這裡可能是測量過程中人工智慧技術最易介入的地方。通常可以根據面積，外接矩形長寬等特徵篩選，選擇用哪種方法完全取決於被測物件的特徵，希望使用他的唯一性特徵來篩選。
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