halcon对粘连零件处理及计数方法一

以下方法是转载

dev_clear_window()

*读取图片

read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/new/QQ图片20161212193015.jpg')

get_image_size (Image, Width, Height)

*自动阈值分割

bin_threshold (Image, Region)

*分割后选择的是所需的背景,所以求反一次

complement (Region, RegionComplement)

dev_display(Image)

* dev_display(RegionComplement)

*做一次闭运算

closing_circle(RegionComplement, RegionClosing, 3.5)

*空洞填充

 fill_up_shape (RegionClosing, RegionFillUp, 'area', 1, 100)

 *欧式距离函数的距离变换

 distance_transform (RegionFillUp, DistanceImage, 'octagonal', 'true', Width, Height)

 *int4转byte

 convert_image_type (DistanceImage, ImageConverted, 'byte')

 *图像取反

 invert_image (ImageConverted, ImageInvert)

 *增加对比度

 scale_image_max (ImageInvert, ImageScaleMax)

 *高斯平滑处理

 gauss_image (ImageScaleMax, ImageGauss, 11)

 *分水岭算法

 watersheds_threshold (ImageGauss, Basins, 10)

 *计数统计为29个

 count_obj (Basins, Number)

 *发现有小区域面积干扰,重新选择区域

select_shape (Basins, SelectedRegions, 'area', 'and', 5267.61, 119050)

*获取到正确的数目25

count_obj (SelectedRegions, Number1)

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原文链接：https://blog.csdn.net/LearningAlways/article/details/53588931

上述代码不适应新的Halcon版本，想查看新Halcon版本 对应代码和过程总结及函数说明请付积分查看

ev_clear_window()
*读取图片
read_image (Image, 'E:/程序/程序/halcon/识别粘连物体/粘连图像.JPG')
get_image_size (Image, Width, Height)
*自动阈值分割
binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
*分割后选择的是所需的背景,所以求反一次
complement (Region, RegionComplement)
dev_display(Image)
*做一次闭运算
closing_circle(RegionComplement, RegionClosing, 3.5)
*空洞填充
 fill_up_shape (RegionClosing, RegionFillUp, 'area', 1, 100)
 *欧式距离函数的距离变换
 distance_transform (RegionFillUp, DistanceImage, 'octagonal', 'true', Width, Height)
 *int4转byte
 convert_image_type (DistanceImage, ImageConverted, 'byte')
 *图像取反
 invert_image (ImageConverted, ImageInvert)
 *增加对比度
 scale_image_max (ImageInvert, ImageScaleMax)
 *高斯平滑处理
 gauss_filter (ImageScaleMax, ImageGauss, 11)
 *分水岭算法
 watersheds_threshold (ImageGauss, Basins, 10)
 *计数统计为29个
 count_obj (Basins, Number)
 *发现有小区域面积干扰,重新选择区域
select_shape (Basins, SelectedRegions, 'area', 'and', 5267.61, 119050)
*获取到正确的数目26
count_obj (SelectedRegions, Number1)

函数说明

1. 读取图像  read_image (输出变量：图像Object,输入变量：图像地址)
2. 获取对象尺寸get_image_size (输入变量：Image, 输出变量：Width, 输出变量：Height)
3. 用二进制阈值来分割图像 binary_threshold (输入变量：Image , 输出变量：处理后的区域（ Region ）, 输入变量：Method:分割方法('max_separability'：最大限度的可分性, 'smooth_histo'：直方图平滑) ,输入变量：  LightDark提取的是黑色部分 'dark'还是白色部分'light' ,  输出变量： UsedThreshold返回binary_threshold 使用的阈值)

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