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1.rank_region 区域的秩运算符。
rank_rect 用矩形掩模计算秩过滤器。
2.grab_image_async 从指定的图像采集设备异步抓取图像。
3.diff_of_gauss 近似对数算子(高斯拉普拉斯)。
zero_crossing 将输入图像的零交叉作为区域返回。如果一个像素的灰度值(在图像中)为零,或者它的4个邻域中至少有一个邻域有不同的符号,那么它就被接受为一个零交叉。
4.exhaustive_match(Image, RegionOfInterest, ImageTemplate : ImageMatch : Mode : ) 模板和图像的匹配。
将ImageTemplate和Image在感兴趣的区域内进行匹配。因此,ImageTemplate将在感兴趣区域内的所有图像点上移动。对于参数模式,计算匹配准则。结果值将存储在ImageMatch中。
5.create_structured_light_model 创建一个结构化的光模型。
set_structured_light_model_param 设置结构化光模型的参数。
decode_structured_light_pattern 解码之前通过结构化光设置获得的相机图像。解码过程生成的对应图像和其他中间结果存储在模型StructuredLightModel中,之后可以使用操作符get_structured_light_object访问。
get_structured_light_object 获取结构化光模型的(中间)标志性结果。
6.background_seg 确定前台区域的后台的连接组件。此运算符通常在边缘运算符之后使用,以确定所提取的边缘所包围的区域。采用4邻域法确定连接元件。
7.close_edges(Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )
close_edges关闭边缘检测器输出中的间隙,从而尝试生成完整的对象轮廓。这是通过检查每个边缘点的邻居来确定最大振幅点(即,最大梯度),如果该点的振幅大于最小振幅MinAmplitude ,则将该点添加到边缘。
close_edges_length(Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : )
close_edges_length 轮廓的闭合分为两步:首先,在输入轮廓上闭合一个像素宽的间隙,消除孤立点。在此之后,通过添加边缘点,将打开的轮廓扩展到MaxGapLength点,直到轮廓关闭或没有找到更重要的边缘点为止。如果梯度大于最小振幅,则认为梯度是显著的。作为可能的新边缘点的相邻点是轮廓线方向上的点及其8邻域内的两个相邻点。
9.closest_point_transform 计算区域的闭点变换。
closest_point_transform分别计算输入区域Region(或其补码)的每个像素到区域外最近像素的距离,并以距离为单位返回此信息。除了距离之外,对应的最近像素以ClosestPoints的形式返回。
10.eliminate_runs消除了输入区域的运行长度编码的所有运行,这些输入区域比elimshort短或比ElimLonger长。
11.Opening 被定义为一个侵蚀,然后是一个闵可夫斯加法。通过对一个区域施加开口,较大的结构基本上保持完整,而像线或点这样的小结构则被消除。相反,闭合操作会导致小的间隙被保留或填补(参见闭合)。
开口用于消除小区域(小于StructElement)并平滑区域边界。StructElement的位置是没有意义的,因为打开操作对于参考点的选择是不变的。
本文标签: 区域structuredlightmodelhalconbackgroundsegeliminaterun
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