在 Halcon 里面计算个数的算子有两个：1、count_obj ( Objects : : : Number ) 主要用法是计算objects 的个数。2、assign ( : : Input : Result ) 给控制变量分配新值例： NumBalls :=
这个例程是要检查图中焊接点，并获取焊接点的直径。处理过程：首先，分离比较明亮的区域，然后将找出来的结果，转换成最小的平行矩形，即获得了图像处理的ROI。 这里采用了阈值分割：将图像中的灰度值处于某一指定灰度值范围内全部点选到输出区域中。threshold (Bond, Bright, 100, 255)然后，在ROI区域内选择比较暗的区域，移除不适合的区域（利用形状，面积等参数），把物体抽出变成一个独立的物，找出圆形物体，并且排列物体即可。。程序如下：dev_close_window ()dev
Halcon中的区域连通算子（ 区域连通算法，将图象被分割为区域 ）： 区域生长算子regiongrowing(Image: Regions: Row, Column, Tolerance, MinSize: ) 函数作用：用区域生长实现图像分割 函数原理：如果相邻像素的灰度值差小于等于Tolerance，则被融为一个区域。因为矩形一般大于1个像素，所以常常在调用regiongrowing前会用大小至少为Row*Column的低通滤波器平滑一下。
assign ： 对数据赋值，对数组的初始化。但不能对数组中的某一个值进行赋值。 举例：Tuple1 := [1,0,3,4,5,6,7,8,9] // 对数组进行初始化 Val := sin(1.2) + co
图像获取程序例1.1.set_system( : : SystemParameter, Value : )设置系统参数2.open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution,VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn,Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger,CameraType,
第一步：打开标定助手。第二步：对描述文件进行修改具体：打开算子窗口，输入gen_caltab，进行描述文件修改。参数XNum和YNum为7行*7列的圆，Markdist为圆的直径，单位为米。DiameterRatio为圆的直径与两个相邻的圆之间的距离比。修改完之后，应用，输入。存放在一个文件下。之后将描述文件改成此描述文件。描述文件最右面靠近边框有个文件夹形状的图标。点击即可。第三步：根据单个的像元宽和高进行修改，该参数可在相机的自带文件中或官方数据中查到。这个值将影响焦距。第四步：标定，图像采
转载自：http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3625449.html例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码
素材图片：dev_clear_window()
*读取图片
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/new/QQ图片20161212193015.jpg')
get_image_size (Image, Width, Height)
*自动阈值分割
bin_threshold (Image, Region)
*分割后选择的是所需的背景,所