Halcon学习笔记
窗口含义
左上：图形窗口，当有图片，或者工业相机的动态成像都可以在这里显示
左下：图像属性窗口，halcon处理时产生多个图像的信息展示
右上：算子窗口，编写程序时，需要使用函数，在这里赋值参数，也能查询
右下：:程序窗口，一些逻辑代码加许多个算子组成的语句块
Halcon识别图像的基本步骤
图像预处理(获取)：图像去噪、图像基本变化、图像增强、图像位置变化
区域分割：将感兴趣的区域从原图像中分割出来。包括基于阈值的分割、聚类的分割等等
区域筛选：从分割出来的所有区域中，根据区域的某些特征，筛选出我们需要的区域。这些特征包括长度、长宽比例、凸性、圆度等等
特征提取：根据筛选的区域，对区域进行定量分析，包括区域的大小、外接圆、以及其他特征分析等，来判断区域是否满足条件要求。如果是测量类，需要对区域之间的关系进行分析等
总路线：定位特征，层层递进
Halcon架构
- 算子：图像输入， 图像输出， 控制输入， 控制输出
- 参数和数据结构
- 接口：halcon支持python, c, c++和 .NET语言接口，不同编程语言接口，其数据类型， 类和算子的命名不同
开发应用
使用 HDevelop进行快速原型设计。在开发好 HDevelop 程序后需要将其转换为最终环境，方法有以下三种：
Start from Scratch: 从头(scratch)开始编写程序意味着手动将 HDevelop 代码翻译成目标编程语言（C++、Python…）。
导出 HDevelop 代码: 使用 HDevelop 的代码导出功能将您的 HDevelop 代码自动翻译成目标编程语言。
导出库项目：HDevelop 的库导出会生成一个即用型项目文件夹，包括目标语言的包装代码和用于构建项目的
快捷开发
颜色
褐色：控制和开发算子
蓝色：图像获取或处理算子
浅蓝色：外部函数
绿色：注释
快捷键
- F1：帮助窗口
- F2：重置程序执行
- F5：程序运行
- F6：单步跳过函数
- F7：单步跳入函数
- F8：单步跳出函数
Halcon函数学习1
* 执行图像的相干增强扩散
coherence_enhancing_diff
* 根据参数type转化图片
shape_trans (Region, Blister, 'convex')
* 读取图片
read_image(name, dir)
* 开窗口
dev_open_window(0, 0, Width, Height,'black', WindowHandle)
* 关窗口
dev_close_window()
* 显示图片
dev_display(name)
* 分开区域/打散
connection(region, Connectionregions)
* 选择区域
select_shape(Connectionregions, SelectedR, 'area', 'and', 8000, 8500)
* 中心
area_center(SelectedR, Area, Row, Col)
* 十字坐标
gen_cross_cntour_xld(Cross,Row, Column, 60, 0.0)
Halcon函数学习2
* 二值化
threshold
* 选择区域
select_shape(Connectionregions, SelectedR, 'area', 'and', 8000, 8500)
* 填充
fill_up(SelevtedRegion, RegionFillUp)
* 抠图
reduce_domain(Image, RegionFillUp, ImageReduced)
* 亚像素二值化
threshold_sub_pix(Imaged, Border, 128)