图像分割之阈值分割：　　请参见halcon例程：gray_histo.hdev　　此例程中主要用到两个算了：　　1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto)　　作用：获得图像的某一指定区域内的灰度分布，将数据写入到参数AbsoluteHisto和RelativeHisto　　其中AbsoluteHisto是指图像内0-255灰度值出现的次数。　　RelativeHisto:将上面的出现次数转化为频率，总合为1。　　2.gen_

1. 无论读入什么图像，读入图像显示效果明显和原始图像不一致，哪怕是从相机读入的图像，也是明显颜色差异。什么原因引起？初步诊断是，显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是 default ，而是其它选项。此时可以通过查阅相关参数，调用set_system解决，也可以 在 编辑-》参数选择-》颜色查找表进行更改 。2. 裁剪图像；从图像上截取某段图像进行保存。如何实现该操作 ？首先应该知道，region不具有单独构成图像的要素，他没有灰度值。有用过opencv的应该知道 ROI（感兴趣区域），设置好

图像增强一般通过如下几种方式：1. 灰度值线性变换scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值，Mult 为所乘的系数，Add为加的偏移值，由公式可以看出用scale_image来处理图像是个线性变化，会让黑的地方更黑，亮的地方更亮。scale_image_max:将灰度值拉伸到0-255。2. 增强图像对比度- emphasize(Image : ImageEmphasize : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )- il

由于halcon的这些基本运算符有时候要用时查帮助手册比较困难，不像算子那样容易搜索到帮助。因此特在此留下一篇，以方便大家查阅。1、标准赋值Ø assign(Input, Result)     //编辑形式，永远都是输入在前，输出在后   1: assign(sin(x) + cos(y), u)Ø Result := Input    &nbs

由于未添加ignore文件造成提交的项目很大(包含生成的二进制文件)。所以我们可以将编译生成的文件进行过滤，避免添加到版本库中了。首先为避免冲突需要先同步下远程仓库$ git pull1在本地项目目录下删除缓存$ git rm -r --cached .1新建.gitignore文件在项目的根目录下面新建.gitignore文件并添加相应的过滤规则再次add所有文件输入以下命令，再次将项目中所有文件添加到本地仓库缓存中$ git add .1再次添加commit这次commit是为了说明添加ig