Halcon图像灰度值运算&图像截取及合并&灰度特征值介绍

灰度膨胀运算gray_dilation_rect

算子gray_dilation_rect(Image : ImageMax : MaskHeight, MaskWidth : )

示例：gray_dilation_rect (Image, ImageMax, 11, 11)

Image（输入对象）：输入灰度图对象

ImageMax（输出对象）：输出膨胀后的灰度图对象

11（输入参数1）：滤波器掩模的高度 数值越大 效果越明显

11（输入参数2）：滤波器掩模的宽度 数值越大 效果越明显

灰度腐蚀运算gray_erosion_rect

算子：gray_erosion_rect(Image : ImageMin : MaskHeight, MaskWidth : )

示例：gray_erosion_rect (Image, ImageMin, 11, 11)

       Image（输入对象）：输入灰度图对象

       ImageMin（输出对象）：输出腐蚀后的灰度图对象

       11（输入参数1）：滤波器掩模的高度 数值越大 效果越明显

       11（输入参数2）：滤波器掩模的宽度 数值越大 效果越明显

灰度开运算

算子：gray_opening_rect(Image : ImageOpening : MaskHeight, MaskWidth : )

示例：gray_opening_rect (Image, ImageOpening, 11, 11)

Image（输入对象）：输入灰度图对象

ImageOpening（输出对象）：输出开运算后的灰度图对象

11（输入参数1）：滤波器掩模的高度 数值越大 效果越明显

11（输入参数2）：滤波器掩模的宽度 数值越大 效果越明显

灰度闭运算

算子：gray_closing_rect(Image : ImageClosing : MaskHeight, MaskWidth : )

示例：gray_closing_rect (Image, ImageClosing, 11, 11)

Image（输入对象）：输入灰度图对象

ImageClosing（输出对象）：输出闭运算后的灰度图对象

11（输入参数1）：滤波器掩模的高度 数值越大 效果越明显

11（输入参数2）：滤波器掩模的宽度 数值越大 效果越明显

3.2图像截取及合并

取出部分区域的图像作为新图像: crop_part

算子：crop_part(Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : )

示例：crop_part (ImageReduced1, ImagePart, 435.996, 295.311, 780.522, 618.808)

ImageReduced1（输入对象）：输入图像对象

ImagePart（输出对象）：输出截取的图像对象

435.996（输入控制参数1）：图像截取的起始点行坐标

295.311（输入控制参数2）：图像截取的起始点列坐标

780.522（输入控制参数3）：截取图像的宽

618.808（输入控制参数4）：截取图像的高

将几幅图合并为一幅图: tile_images_offset

算子：tile_images_offset(Images : TiledImage : OffsetRow, OffsetCol, Row1, Col1, Row2, Col2, Width, Height : )

示例：tile_images_offset (ImagePart, TiledImage, Row10, Column10, Row16, Column16, Row25, Column25, Width, Height)

  ImagePart（输入对象）：输入图像对象

TiledImage（输出对象）：输出拼接好的图像对象

Row10（输出控制参数1）：拼接后图像中输入图像左上角的行坐标

Column10（输出控制参数2）：拼接后图像中输入图像左上角的列坐标

Row16（输出控制参数3）：裁切图像左上角行坐标

Column16（输出控制参数4）：裁切图像左上角列坐标

    Row25（输出控制参数5）：裁切图像右下角行坐标

Column25（输出控制参数6）：裁切图像右下角列坐标

Width（输出控制参数7）：拼接后图像宽Height（输出控制参数8）：拼接后图像高

3.3图像的灰度特征值介绍

获取灰度直方图：gray_histo

算子：gray_histo(Regions, Image : : : AbsoluteHisto, RelativeHisto)

示例：gray_histo (Region6, Image1, AbsoluteHisto, RelativeHisto)

               Region6（输入对象）：输入二值化区域

               Image1（输出对象）：输入灰度图像

AbsoluteHisto（输出控制参数1）：输出在该区域面积内对应灰度值出现的频率百分比

RelativeHisto（输出控制参数2）：输出对应灰度值出现的频数

计算区域中的平均灰度和方差：intensity

算子：intensity(Regions, Image : : : Mean, Deviation)

示例：intensity (Region5, Image1, Mean, Deviation)

       Region5（输入对象1）：输入区域对象

       Image1（输入对象2）：输入图像对象

       Mean（输出控制参数1）：输出平均灰度值

       Deviation（输出控制参数2）：输出方差