Halcon Solution Guide I basics(4): Blob Analysis（连通性解析）

文章目录

文章专栏
前言
文章解析
- 开头
- 步骤分析
- - 简单案例
  - 进阶方案
- 进阶代码案例
- - crystal，结晶匹配
  - - 需求分析

文章专栏

Halcon开发

Halcon学习练习项目gitee仓库

CSDN Major 博主Halcon文章推荐

前言

今天来看第三章内容，既然是零基础，而且我还有大概3-4个月的时间准备，我还是老老实实从头开始学机器视觉好了。

文章解析

开头

Blob 解析非常简单。
Blob通过亮度，将连通点和背景进行区分

在这里插入图片描述
Blob分析具有特别好的效果，经常用于机器视觉的各种需求中。

在这里插入图片描述

步骤分析

获取图片
图片特征性分割
特征获取

简单案例

* 读取案例图片
read_image (Image, 'particle')
* 灰度获取，灰度范围：120-255
threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)
* 按照连通性对图像进行区分
connection (BrightPixels, Particles)
* 将分割好的图转化为对应的坐标数组(面积,中心点x,中心点y)
area_center (Particles, Area, Row, Column)

在这里插入图片描述

进阶方案

由于某些图像的复杂性要远远高于简单示例，所以可以按照一下步骤来进行机器视觉分析
在这里插入图片描述

Acquire Image(s)：获取图片
Use ROI
调整图片的ROI
矫正图片
选取用于区分的特性，例如：灰度，面积，形状
区分图片
匹配图像特性
将所有匹配的图像转换为世界坐标
可视化结果

进阶代码案例

crystal，结晶匹配

示例路径: %HALCONEXAMPLES%/solution_guide/basics/crystal.hdev
模板，找到如下三个结晶块
在这里插入图片描述

需求分析

在这里插入图片描述

我们需要找到结晶体。结晶体和气泡的区别就是结晶体有明显的六边形结构
再对低区分度的图片进行区分的时候，我们用到mean_image来获得一个模糊的背景
将原图片和模糊图片进行dyn_threshold，获取到高8个灰度的区域。因为图片的特点就是白背景，灰物体。灰物体涂抹后，亮度变高。叠放之后区域就是物体区域。
下一步我们就选择六边形的区域即可。因为结晶体是镂空图形，将所有的镂空图形转换为凸多边形。即填充空洞。
然后进行图像面积匹配，面积必须是填充图形才可以。后面就是灰度匹配。

* crystal.hdev: extraction of hexagonally shaped crystals via local thresholding and region post-processing
* 
dev_close_window ()
dev_update_window ('off')
* ****
* 添加图片，设置图像填充格式，线条宽度等设置
* ****
read_image (Image, 'crystal')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Height, WindowID)
set_display_font (WindowID, 12, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (2)
dev_display (Image)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* 区分图像
* ****
* -> 使用灰度进行区分
* 涂抹处理，将灰度范围变大
mean_image (Image, ImageMean, 21, 21)
* 叠放对比，获取灰度高8个单位的部分。
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 8, 'dark')
* -> 将ROI连通区域区分
connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)
dev_display (ConnectedRegions)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* 处理Region
* ****
* 将镂空图形空洞填充，变成凸多边形
shape_trans (ConnectedRegions, ConvexRegions, 'convex')
* 选择图片面积区域在600 - 2000的图像
select_shape (ConvexRegions, LargeRegions, 'area', 'and', 600, 2000)
* 选择[交叉熵]为1-5.6的区域。简单来说就是不重叠的区域
select_gray (LargeRegions, Image, Crystals, 'entropy', 'and', 1, 5.6)
dev_display (Image)
dev_display (Crystals)