这个示例程序演示了如何为截面的每个像素计算沿其主轴的区域的厚度。厚度定义为等高线交点与各点（相距最远）主轴垂线之间的距离。这个示例程序首先通过确定预定义灰度值的连接分量来确定区域。然后计算了该区域的厚度，并对其主轴进行了可视化计算。厚度在单独的窗口中绘制dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (Image, 'screw_thread')
WindowWidth
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs
请看下面的例子：dev_clear_window ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
gen_circle_contour_xld (ContCircle, 200, 200, 100, 0, 6.28318,&nb
测试图：测试代码：read_image (Image, 'C:/Users/斌/Desktop/test.png')
binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
*转骨架
skeleton (Region, Skeleton)
*骨架转xld
这是个转载贴子。Size:=500
X := [25:50:Size]
Y := 15 + 0.4 * X + 0.001 * X * X
Y := Y + 40 * rand(|Y|)
% 随机生成点集
gen_cross_contour_xld (Cross,&nb
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs
前言：==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器：MLP（多层神经网络neural Nets）SVM（支持向量机）K-NN（K-最邻近）GMM（高斯混合类型）分类器的应用领域主要是下面这些：image segmentation 图像分割&nbs