halcon邊緣檢測的方法及各種方法的適用範圍

1、設定roi興趣區域

2、快速二值化，並連線相鄰區域。

這樣做的目的是進一步減少目標區域，通過二值化將目標區域大概輪廓提取出來

3、提取最接近目標區域的輪廓

常用函式有boundary，gen_contour_region_xld

4、根據自己的需求提取需要的初步輪廓

5、將初步提取的初步輪廓進行膨脹操作

6、將膨脹後的區域和原圖進行減操作（在這步之前有可能需要對原圖進行高斯濾波）。這樣就能得到只

有邊緣的真實影象

7、用canny或其他運算元（根據需要）提取亞畫素輪廓，一般使用edges_sub_pix函式

8、處理和計算

得到真實的邊緣xld後你可能需要進一步處理得到你想要的線、弧等。

你可能用到的函式segment_contours_xld（分割）  union_collinear_contours_xld（聯合相鄰或相同

角度直線）select_contours_xld（提取想要的輪廓） union_cocircular_contours_xld（聯合相同圓）

等等得到輪廓後如果你不知道怎麼處理後得到你想要的東西（線、弧、圓、角、矩形）你都可以將輪廓轉化

為點，然後用點集合來擬合任何你想要的東西。

（1）應用roi，可以使blob分析加速。

（2）匹配roi區域或影象，詳將guideiib以形狀為基礎的匹配。

（3）校正影象《經常用來去除鏡頭畸變或把影象轉換到參考點視角，如雙目視覺時的影象校正》

（4）影象前處理

（5）引用分割引數

（6）分割影象

（7）區域處理

（8）特徵提取

（9）把提取的結果轉換到世界座標中

（10）結果視覺化。

相機的標定和矯正不在本篇的學習之中。直接講提取blob

1、一般先使用均值濾波去噪

2、利用去噪影象與平滑影象的offset提取區域邊緣，常見函式dyn_threshold 

3、提取連通域dyn_threshold 

4、根據形狀或是灰度等特徵來提取你想要的blob。

另一種方法就是分水嶺演算法

watersheds (imagegauss, basins, watersheds)/

1、對影象進行高斯濾波

還有的圖形更簡單直接二值化就可以啦

bin_threshold (fin, dark) //分割影象，輸出dark區域，fin已經被處理為區域//

difference (fin, dark, background) //計算fin與dark兩個區域的補集//

還有個函式應該說是讓你高興還是沮喪呢，以為乙個函式就可以直接提取你想要的，但是引數很難調整

lines_gauss(image, lines, 6, 0.3, 0.5, 'light', 'true', 'gaussian', 'true')

1、得到兩個不同高斯標準差的高斯積卷

2、對原始影象進行傅利葉變換'to_fre'

3、用之前的積卷對影象做積卷濾波

4、傅利葉反變換『from_fre』

halcon邊緣檢測的方法及各種方法的適用範圍

1 設定roi興趣區域 2 快速二值化，並連線相鄰區域。這樣做的目的是進一步減少目標區域，通過二值化將目標區域大概輪廓提取出來 3 提取最接近目標區域的輪廓 常用函式有boundary，gen contour region xld 4 根據自己的需求提取需要的初步輪廓 5 將初步提取的初步輪廓進行膨...

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