1.废话
图像处理中的二值化是一种将灰度图像转换为只有两种可能值(通常是0和255,分别代表黑色和白色)的过程。这个过程在数字图像处理中非常常见,因为它可以简化图像数据,突出图像的主要特征,并降低后续处理的复杂性。
二值化的关键步骤之一是选择一个阈值。这个阈值将用于确定图像中的每个像素是应该被赋予0(黑色)还是255(白色)。有许多方法可以用来确定这个阈值,包括全局阈值(对整个图像使用单一阈值)和局部阈值(根据图像的局部特性为每个像素或区域选择阈值)。
一旦确定了阈值,就可以对图像进行二值化操作了。对于每个像素,将其灰度值与阈值进行比较。如果灰度值大于或等于阈值,则将该像素设置为白色(或255);否则,将其设置为黑色(或0)。
二值化后,可能还需要进行一些后续处理来优化结果。例如,可以使用形态学操作(如腐蚀、膨胀、开操作和闭操作)来消除噪声、连接断裂的线条或断开重叠的线条。此外,还可以进行边缘检测、特征提取等操作来进一步分析图像。
2.实现效果
threshold (GrayImage, Region, 128, 255)
halcon的二值化我觉得非常有意思。
因为它将二值化理解成了一个提取区域的一个操作。
在我图像上的 灰度值符合我要求的这些像素我全部提取出来,组成一个区域(region)
上图中这个红色的就是区域。
变量窗口中显示了这个区域的面积(以像素计算),中心点坐标啥的。
这是提取的整个图片上的白色部分,接着提取黑色部分来看看
正常运行,没有什么问题。