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Halcon学习之六:获取Image图像中Region区域的特征参数

發布時間:2023/11/27 生活经验 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Halcon学习之六:获取Image图像中Region区域的特征参数 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

area_center_gray?(?Regions,?Image?:?:?:?Area,?Row,?Column?)?? ?計算Image圖像中Region區域的面積Area和重心(Row,Column)。

cooc_feature_image?(?Regions,?Image?:?:?LdGray,?Direction?:?Energy,Correlation,?Homogeneity,?Contrast?)? ?計算共生矩陣和推導出灰度特征值

???Direction:灰度共生矩陣計算的方向?? ?Energy:灰度值能量 ?? ?Correlation:灰度值的相互關系?Homogeneity:灰度值的均勻性?Contrast:灰度值的對比度

cooc_feature_matrix?(?CoocMatrix?:?:?:?Energy,?Correlation,Homogeneity,?Contrast?)?根據共生矩陣計算灰度特征值

elliptic_axis_gray?(?Regions,?Image?:?:?:?Ra,?Rb,?Phi?)?計算Image圖像的Region區域的Ra,Rb和Phi。

entropy_gray?(?Regions,?Image?:?:?:?Entropy,?Anisotropy?)?Image圖像中Region區域的計算熵Entropy和各向異性Anisotropy。

estimate_noise?(?Image?:?:?Method,?Percent?:?Sigma?)?從單一圖像?Image中估計圖像的噪聲。

Sigma:加性噪聲的標準偏差?Method?:估計噪聲的方法?Method∈{foerstner、immerkaer、least_squares、mean}、

fit_surface_first_order?(?Regions,?Image?:?:?Algorithm,?Iterations,?ClippingFactor?:?Alpha,?Beta,?Gamma?)?計算一階灰度平面的灰度矩陣和灰度值的逼近參數。

Algorithm:采用的算法?Algorithm:迭代次數?ClippingFactor:消除臨界值的削波系數

fit_surface_second_order?(?Regions,?Image?:?:?Algorithm,?Iterations,?ClippingFactor?:?Alpha,?Beta,?Gamma,?Delta,?Epsilon,?Zeta?)?計算二階灰度平面的灰度矩陣和灰度值的逼近參數。

fuzzy_entropy?(?Regions,?Image?:?:?Apar,?Cpar?:?Entropy?)?確定區域Regions的模糊熵?將圖像視為模糊集合?Apar為模糊區域的起始點?Cpar為模糊區域的結束點?Entropy為Regions的模糊熵

fuzzy_perimeter?(?Regions,?Image?:?:?Apar,?Cpar?:?Perimeter?)?計算Region區域的模糊周長

gen_cooc_matrix?(?Regions,?Image?:?Matrix?:?LdGray,?Direction?:?)?生成Image圖像Region區域的共生矩陣

gray_histo?(?Regions,?Image?:?:?:?AbsoluteHisto,?RelativeHisto?)?獲取Image圖像Region區域的灰度相對直方圖RelativeHisto和絕對直方圖AbsoluteHisto。?注意:Region區域必須先計算過它的直方圖。

gray_histo_abs?(?Regions,?Image?:?:?Quantization?:?AbsoluteHisto?)?獲取Image圖像Region區域的灰度絕對直方圖AbsoluteHisto。?Quantization:灰度值的量化、

gray_projections?(?Region,?Image?:?:?Mode?:?HorProjection,?VertProjection?)?計算Region區域在水平方向和垂直方向的灰度值投影。

histo_2dim?(?Regions,?ImageCol,?ImageRow?:?Histo2Dim?:?:?)?計算二通道灰度圖像的直方圖

intensity?(?Regions,?Image?:?:?:?Mean,?Deviation?)?計算region區域的灰度平均值和偏差

min_max_gray?(?Regions,?Image?:?:?Percent?:?Min,?Max,?Range?)?計算Region區域的最大最小灰度值。?Range:最大灰度值和最小灰度值之間的差距

moments_gray_plane?(?Regions,?Image?:?:?:?MRow,?MCol,?Alpha,?Beta,Mean?)?計算平面的灰度矩陣和灰度值的逼近參數。

plane_deviation?(?Regions,?Image?:?:?:?Deviation?)?逼近的圖象平面計算灰度值偏差?

select_gray?(?Regions,?Image?:?SelectedRegions?:?Features,?Operation,Min,?Max?:?)

根據灰度值選擇區域

Features∈{area、row、column、ra、rb、phi、min、max、mean、deviation、plane_deviation、anisotropy、entropy、fuzzy_entropy、fuzzy_perimeter、moments_row、moments_column、alpha、beta}

Operation∈{and、or}

shape_histo_all?(?Region,?Image?:?:?Feature?:?AbsoluteHisto,?RelativeHisto?)

shape_histo_point?(?Region,?Image?:?:?Feature,?Row,Column?:?AbsoluteHisto,?RelativeHisto?)

獲取閾值特征直方圖

Feature∈{connected_components、convexity、compactness、anisometry、holes}

?

?程序:

[c-sharp]?view plaincopy
  1. read_image?(Image,?'G:/Halcon/機器視覺/images/bin_switch/bin_switch_3.png')??
  2. regiongrowing?(Image,?Regions,?3,?3,?1,?500)??
  3. area_center_gray?(Regions,?Image,?Area,?Row,?Column)??
  4. cooc_feature_image?(Regions,?Image,?6,?0,?Energy,?Correlation,?Homogeneity,?Contrast)??
  5. elliptic_axis_gray?(Regions,?Image,?Ra,?Rb,?Phi)??
  6. entropy_gray?(Regions,?Image,?Entropy,?Anisotropy)??
  7. estimate_noise?(Image,?'mean',?20,?Sigma)??
  8. fit_surface_first_order?(Regions,?Image,?'regression',?5,?2,?Alpha,?Beta,?Gamma)??
  9. fit_surface_second_order?(Regions,?Image,?'regression',?5,?2,?Alpha1,?Beta1,?Gamma1,?Delta,?Epsilon,?Zeta)??
  10. fuzzy_entropy?(Regions,?Image,?0,?255,?Entropy1)??
  11. fuzzy_perimeter?(Regions,?Image,?0,?255,?Perimeter)??
  12. gen_cooc_matrix?(Regions,?Image,?Matrix,?6,?0)??
  13. dev_set_paint?('histogram')??
  14. gray_projections?(Regions,?Image,?'simple',?HorProjection,?VertProjection)??
  15. histo_2dim?(Regions,?Image,?Image,?Histo2Dim)??

?

?

運行結果:

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/qqhfeng/p/7247800.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Halcon学习之六:获取Image图像中Region区域的特征参数的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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