一、案例說明

????????邊界提取：以前的邊緣提取都建立在前景通過thresold將區域提取出，然后從區域提出XLD，但是，如果區域無法提出就不好辦了。此例子告訴大家，不必二值化提取，也能取出邊緣來，edges_sub_pix 就能做到。

????????本案例主要給出一種對比度不明顯的圖中，提取出圓、橢圓、直線的例子。? ? ?

在用Halcon進行圖像處理的過程中，必須對輪廓進行分割，將輪廓分為直線段、圓（或圓弧）、橢圓弧不同的段，輪廓分割最常用的算子是segment_contours_xld。

二、算子介紹

segment_contours_xld——Segment XLD contours into line segments and circular or elliptic arcs（將一個XLD輪廓分割為直線段、圓（圓弧)、橢圓弧。）

signature（語法）： segment_contours_xld(Contours : ?ContoursSplit : ?Mode, ?SmoothCont, ?MaxLineDist1, ?MaxLineDist2 : ) 參數說明： Contours 需要進行分割的輪廓。 ContoursSplit 分割后的輪廓tuple。 Mode 分割輪廓的方式，可以選擇'lines'（使用直線段分割）, 'lines_circles'（使用直線段和圓（弧）分割）, 'lines_ellipses'（使用直線段和橢圓弧分割）。 SmoothCont 輪廓平滑的參數，可以抑制在折線逼近過程中過短的線段，能更加魯棒的逼近圓和橢圓。
MaxLineDist1 第一次用Ramer算法（即用直線段遞進逼近輪廓）時的MaxLineDist，在逼近完成之后，再用圓弧或橢圓弧對相鄰分割線段進行擬合，如果擬合圓弧到輪廓的距離小于逼近線段到輪廓的距離，就用圓弧替代逼近線段，這個過程一致迭代直到所有的線段擬合完畢。 MaxLineDist2 第二次逼近輪廓時的MaxLineDist，只有當MaxLineDist2 這種兩步逼近算法效率較高，因為在第一次逼近過程中，遞進逼近的直線段較少，因此較大直徑的圓弧能夠被高效的分割出來。在第二次逼近過程中，能夠被小直徑圓弧逼近的輪廓被找到，同時大直徑圓弧的末端被重新定義。 Remark： 分割得到的輪廓是直線段、圓（圓弧）或者橢圓弧可以通過分割后輪廓的全局屬性'cont_approx’參數的值來確定（參考get_contour_global_attrib_xld)。 如果'cont_approx'=-1，這一部分輪廓最適合被擬合為直線段。 如果'cont_approx'=0，這一部分輪廓最適合被擬合為橢圓弧。 如果'cont_approx'=1，這一部分輪廓最適合被擬合為圓弧。

三、輪廓分割的例子：

read_image (Image, 'pumpe') edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1.5, 15, 40) segment_contours_xld (Edges, ContoursSplit, 'lines_circles', 5, 4, 2) count_obj (ContoursSplit, Number) gen_empty_obj (Lines) gen_empty_obj (Circles)for I := 1 to Number by 1select_obj(ContoursSplit, Contour, I)get_contour_global_attrib_xld (Contour, 'cont_approx', Type)if (Type == -1)concat_obj (Lines, Contour, Lines)elseconcat_obj (Circles, Contour, Circles)endif endforfit_line_contour_xld (Lines, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) fit_circle_contour_xld (Circles, 'atukey', -1, 2, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Halcon知识：segment_contours_xld算子的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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