的图形绘制。同时学习一下 gen_rectangle1 和 gen_rectangle2 的两个算子之间的区别。程序如下：dev_update_off ()Dark := 100Background := 175Light := 250gen_image_const (Image, 'byte', 256, 280)scale_image (Image, Image, 1, Background)gen_rectangle1 (Rectan
边缘检测的定义 ：使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。边缘 是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况。真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定。梯度是指灰度变化的最快的方向和数量。常见的边缘点有三种 ：第一种是阶梯形边缘 (Step-edge), 即从一个灰度到比它高好多的另一个灰度。第二种是屋顶型
HALCON 有两种基本的数据型态 : 图像数据 (iconic ，例如image, region和XLD contours) 以及控制数据 ( control ，例如 变量，整数，字符串， handle 等等 ) 。所有运算子的参数都是以相同的方式排列：输入图像，输出图像，输入控制，输出控制。 当然，并非所有的运算子都具有上列四类参数，不过参数排列的次序依旧相同。例如：threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
1.sub_image(ImageMinuend, ImageSubtrahend : ImageSub : Mult, Add : )对两幅图像做减法 g' := (g1 - g2) * Mult + Add程序如下： read_image (Scene00, 'autobahn/sce
1.open_file( : : FileName, FileType : FileHandle)FileType：'output'：创建文本‘append'：在原有的文本基础上写入该文件'input'：打开文件2.fwrite_string( : : FileHandle, String : )写入文件3.fnew_line( : : FileHandle : )换
在图像中显示文字，数字等文本。* ball.hdev: Inspection of Ball Bondingdev_update_window ('off')dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID)read_image (Bond, 'die/die_03')dev_display (Bond)set_display_font (WindowID,
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