少有人走的路引言：特征提取是缺陷检测和分类器的重要基础，由于网络资料匮乏，这个系列的贴子勇哥会长期更新，以充实其内容。
gray_histo_abs(Regions, Image : : Quantization : AbsoluteHisto)
函数计算图像Image 内区域Regions的绝对灰度直方图AbsoluteHisto。
参数Quantization 定义了一个频率值加多少个相邻灰度值的频率。
生成的 AbsoluteHisto是一个元组，
其索引映射到输入图像Image 的灰度值上，
其元素包含灰度值的频率。频率值的索引i由灰度值g和量化q计算如下:
而MIN表示最小的灰度值，例如int1图像类型的-128。
因此，元组的大小取决于整个灰度值域的比值和量化
有符号图像类型int1，int2的原始灰度值映射在索引128，32768上
直方图也可以通过操作符set_paint（:: WindowHandle，'histogram':)和 disp_image直接作为图形返回。
见下面的例子：
其中算子gray_histo_abs生成的AbsoluteHisto是一个数列，它有256个元素，对应了0-255级灰度。
后面的数量表示了当前灰度有多少个像素。
测试代码如下：
read_image (Image,ImageFiles[Index]) get_image_size(Image, Width, Height) gen_rectangle1(Rectangle, 0, 0, Width, Height) gray_histo_abs(Rectangle, Image, 1, AbsoluteHisto)
你可以用halcon的绘制函数的功能，绘制AbsoluteHisto的函数图形。
结合图片和函数图形看，其中像素有两个区间分部最大，一是灰度值20-40之间，二是140-230之间。
刚好是一个函数图上的左边最高峰和右边的次高峰。
Y轴标表示了堆积像素的数量。
这个灰度分布还可以由算子gen_region_histo画出来，见下面的演示：
read_image (Image, 'fabrik')
gen_rectangle1 (Rectangle1, 351, 289, 407, 340)
gen_rectangle1 (Rectangle2, 78, 178, 144, 244)
gray_histo_abs (Rectangle1, Image, 1, AbsoluteHisto1)
gray_histo_abs (Rectangle2, Image, 1, AbsoluteHisto2)
dev_set_color ('red')
gen_region_histo (Histo1, AbsoluteHisto1, 255, 255, 1)
dev_set_color ('green')
gen_region_histo (Histo2, AbsoluteHisto2, 255, 255, 1)
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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