例图：
read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/1.png') threshold (Image, Regions, 0, 112) skeleton(Regions,TriangleSkeleton) gen_contours_skeleton_xld(TriangleSkeleton,TriangleContours,1,'filter') segment_contours_xld(TriangleContours,ContoursSplit,'lines_circles', 5, 4, 2) select_contours_xld(ContoursSplit,SelectedContours, 'contour_length',100, 999, -0.5, 0.5) fit_line_contour_xld (SelectedContours, 'tukey', -1, 10, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) *计算三个夹角 angle_ll (RowBegin[0], ColBegin[0], RowEnd[0], ColEnd[0], RowBegin[1], ColBegin[1], RowEnd[1], ColEnd[1], Angle1) angle_ll (RowBegin[0], ColBegin[0], RowEnd[0], ColEnd[0], RowBegin[2], ColBegin[2], RowEnd[2], ColEnd[2], Angle2) angle_ll (RowBegin[1], ColBegin[1], RowEnd[1], ColEnd[1], RowBegin[2], ColBegin[2], RowEnd[2], ColEnd[2], Angle3) Angle1:=abs(deg(Angle1)) Angle2:=abs(deg(Angle2)) Angle3:=abs(deg(Angle3)) dev_display (Image) dev_display (SelectedContours) disp_message (3600, '角度：' + Angle1 + '°、 ' + Angle2 + '°、 ' + Angle3 + '°', 'image', 20, 20, 'red', 'true')
结果：
步骤分析：
① 图像三角形主要由3根直线构成；
② 阈值化、skeleton提取骨架、将骨架（region）转为xld、将xld打散分割、筛选xld得到3条主xld、将这3条xld拟合成3条直线。
效果分析：
这种算法虽然步骤简单，但是其实鲁棒性并不好。主要风险在“筛选xld得到3条主xld”这一步，有时候，它没办法准确筛选到我们想要的xld，这样后面的准确拟合也就无从谈起。
用过VisionPro的都知道，VisionPro它有抓边的卡尺工具，它直接作用于图像，简单分析就知道鲁棒性好得多。可惜的是halcon并没有直接提供类似工具，不过网上有大神做了个halcon自己的卡尺工具——rake函数。
勇哥2019/12/2注：
关于这个外部函数rake，勇哥有另一篇贴子里讲到过，《halcon模板跟随找线的一个演示例子》
除非线条特征特别明显的图片，不然不建议使用本例的算法去抓边，类似于rake的抓边工具鲁棒性更好，抓边能力也更强。
当然，如果你足够有耐心，也可以根据本例以及halcon的测量（Measure）助手设计自己的抓边工具（函数）。