Halcon找圆系列（1）如何检测圆形-工业视觉/halcon-少有人走的路

一、HALCON 12.0例程里有一个类似的，Ctrl+E打开例程，搜关键字“circle”或者"ball"就行。

请重点关注下measure_circles.hdev，circles.hdev，union_cocircular_contours_xld.hdev，ball.hdev这几个例程。

大概过程差不多是：找到圆形区域--亚像素边缘--结果曲线分段--筛选出圆形--拟合

二、要测量一个圆的直径，可以先通过阈值筛选出黑色部分threshold (Rim, Dark, 0, 128)，

然后将选中部分组合connection (Dark, DarkRegions)，选择其中类圆度高的部分根据选中部分与圆的相似度筛选出圆型部分select_shape (DarkRegions, Circles, ['circularity','area'], 'and', [0.85,50], [1.0,99999])，

然后选择将所选的类圆区域扩大8.5个像素点作为一个区域，缩小8.5个像素点作为一个区域，然后将连个区域合并，去两个区域不同的部分，那么这个圆区域的边缘就在这个合并区域中，算子如下：

dilation_circle (Circles, ROIOuter, 8.5)
erosion_circle (Circles, ROIInner, 8.5)
difference (ROIOuter, ROIInner, ROI)
union1 (ROI, ROIEdges)

这时我们在用算子edges_sub_pix (RimReduced, Edges, 'lanser2', 0.3, 10, 20)提取其边缘轮廓。

用一个椭圆去近似它（这个圆形区域毕竟不是真正的圆，需要进行拟合）fit_ellipse_contour_xld (RelEdges, 'ftukey', -1, 2, 0, 200, 3, 2, Row, Column, Phi, Ra, Rb, StartPhi, EndPhi, PointOrder)从而得到这个区域的中点坐标 Row, Column，与x轴的角度Phi，半长轴Ra，半短轴Rb，开始角度StartPhi，结束角度EndPhi,这是就可以计算圆的近似半径了。

例子1

dev_clear_window()
dev_close_window()
read_image (read_Image, 'C:/Users/Leason/Desktop/试验/2.jpg')
rgb1_to_gray (read_Image, Image)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width/3, Height/3, WindowHandle)
dev_display (Image)
gen_rectangle1 (ROI, 239.876, 8.5, 513.303, 695.5)
reduce_domain (Image, ROI, ImageReduced)
threshold (ImageReduced, ROI, 80, 255)
connection (ROI, DarkRegions)
select_shape (DarkRegions, Circles, ['circularity','area'], 'and', [0.85,50], [1.0,99999])
count_obj (Circles, Number)//计算圆形的数量
select_obj (Circles, PillSelected,1)
 
dilation_circle (Circles, ROIOuter, 4)
erosion_circle (Circles, ROIInner, 2)
difference (ROIOuter, ROIInner, ROI_dif)
union1 (ROI_dif, ROIEdges)
reduce_domain (ImageReduced, ROIEdges, ImageReduced1)
 
*提取其边缘轮廓
edges_sub_pix (ImageReduced1, Edges, 'lanser2', 0.3, 10, 20)
 
*区域的中点坐标Row, Column，与x轴的角度Phi，半长轴Ra，半短轴Rb，开始角度StartPhi，结束角度EndPhi
fit_ellipse_contour_xld (Edges, 'ftukey', -1, 2, 0, 200, 3, 2, Row, Column, Phi, Ra, Rb, StartPhi, EndPhi, PointOrder)

例子2

read_image (Image, 'C:/Users/caiqi/Desktop/halcon计划/测量/_4.png')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Image)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
dev_set_colored (12)
dev_set_line_width (2)
dev_set_draw ('fill')
fast_threshold (Image, Region, 200, 255, 20)
connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 150, 99999)
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
boundary (SelectedRegions, RegionBorder, 'inner_filled')
dev_clear_window ()
dev_display (RegionBorder)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1, 10, 40)
fit_circle_contour_xld (Edges, 'algebraic', -1, 0, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)
gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, Radius, 0, 6.28318, 'positive', 1)

三、边缘提取

1、设置ROI兴趣区域

2、快速二值化，并连接相邻区域。

这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来

3、提取最接近目标区域的轮廓

常用函数有boundary，gen_contour_region_xld

4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓

5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作

6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波）。这样就能得到只有边缘的真实图像

7、用canny或其他算子（根据需要）提取亚像素轮廓，一般使用edges_sub_pix函数

8、处理和计算，得到真实的边缘XLD后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。

你可能用到的函数segment_contours_xld（分割） union_collinear_contours_xld（联合相邻或相同角度直线）select_contours_xld（提取想要的轮廓） union_cocircular_contours_xld（联合相同圆）等等