下面是在學習過程中，經常使用的一些運算元，先慢慢寫下來
首先介紹一些halcon的一些開啟視窗匯入的一些基本運算元
建立視窗的三種方式
第一種：
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', windowhandle)
dev_display (image)
第二種：
dev_open_window_fit_image (image, 0, 0, -1, -1, windowhandle1)
dev_set_window (windowhandle1)
dev_display (image)
widthlimit設定為-1，則使用以下預設值：[500,800]。
heightlimit設定為-1，則使用以下預設值：[400,600]。
如果根據視窗寬高限制無法建立視窗，則忽略最小視窗大小的限制
可以根據幫助文件來了解更加仔細的內容
第三種:
ev_open_window_fit_size (0, 0, width, height, -1, -1, windowhandle2)
dev_set_window (windowhandle2)
dev_display (image)
widthlimit設定為-1，則使用以下預設值：[500,800]。
heightlimit設定為-1，則使用以下預設值：[400,600]。
如果根據視窗寬高限制無法建立視窗，則忽略最小視窗大小的限制
2.接下來就是一些對的操作:
gen_circle (cricle1, 224.5, 250.5, 131.727)
complement (cricle1, regioncomplement)
gen_circle (cricle1, 122.5, 126.5, 69.7711)
gen_circle (cricle2, 122.5, 179.5, 73.9256)
difference (cricle1, cricle2, regiondifference)
symm_difference(cricle1, cricle2 ,regiondifference)3、接下來就是閾值操作了，這裡介紹集中閾值的方法
auto_threshold (image, regions, sigma)binary_threshold (image, regionmaxseparabilitylight, 'max_separability', 'dark', usedthreshold)使用二值化閾值分割影象
如果lightdark =「light」，則選擇灰度值大於或等於最佳閾值的所有畫素。
如果lightdark =「dark」，則選擇灰度值小於的最佳閾值的 所有畫素。
通過選擇method =『max_separability』，可以呼叫灰度直方圖的自動閾值。
該演算法首先計算影象的直方圖，然後使用統計矩來找到將畫素劃分為前景和背景的最佳閾值，
並使這兩個類之間的可分離性最大化。此方法僅適用於位元組和uint2影象。
char_threshold (image, image, characters, 6, 95, threshold)dual_threshold (imagesub, regiondiff, 500, 20, 10)dyn_threshold (image, imagemean, regiondynthresh, 15, 'not_equal')第乙個輸入引數:原始影象
第二個輸入引數:濾波後的影象
第三個輸出引數:分割後的區域
第四個輸入引數:補償值,範圍在5到40之間比較有用
第五個輸入引數:提取區域的型別，是亮的區域，或暗的區域，或相似區域
threshold (image, region, 0, 150)var_threshold (image, region, 15, 15, 1.0, 40, 'dark')第乙個輸入引數:輸入影象
第二個輸出引數:分割後的區域
第三個輸人引數:均值和標準差的掩碼寬度
第四個輸入引數:均值和標準差的掩碼高度
第五個輸入引數:標準差因子
第六個輸入引數:最小灰度值和均值之差
第七個輸入引數:提取區域的型別，是亮的區域，或暗的區域，或相似區域，或不相似區域
未完待續。。。
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