### Halcon机器视觉函数资料_第20章 区域_Regions
#### 一、概述
在Halcon机器视觉软件中，“区域”是处理图像的重要组成部分之一，它涉及到区域的创建、几何变换、特征提取以及各种测试操作。通过这一系列的操作，用户能够有效地对图像中的特定部分进行分析和处理。
#### 二、章节内容概览
本章重点介绍Halcon中与“区域”相关的函数及其使用方法。具体涵盖了以下几个方面：
1. **数据访问**: 提供了用于访问和提取区域数据的方法。
2. **创建区域**: 讲述了如何从图像中创建新的区域。
3. **特征提取**: 探讨了如何从区域中提取关键特征。
4. **几何变换**: 分析了如何对区域执行常见的几何变换。
5. **集合操作**: 介绍了如何对多个区域执行集合运算。
6. **测试操作**: 描述了用于验证区域属性的各种测试函数。
7. **变换操作**: 说明了如何对区域执行其他类型的变换。
#### 三、详细知识点
##### 1. 数据访问
- **`get_region_chain`**
- **功能**: 将一个对象的轮廓转换为链式码。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- `Row`: 轮廓的起始行坐标。
- `Column`: 轮廓的起始列坐标。
- `Chain`: 方向码，表示轮廓中每个点相对于前一个点的位置关系。
- **说明**: 链式码是一种常用的表示轮廓的方式，通过一系列数字来表示轮廓中每个点的相对位置。这些数字按照预定义的方向进行编码。
- **`get_region_contour`**
- **功能**: 获取一个区域的外围轮廓，包括各个点的坐标。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- **输出参数**:
- `Rows`: 输出区域外围轮廓像素点的行坐标。
- `Columns`: 输出区域外围轮廓像素点的列坐标。
- **说明**: 此函数可以用来提取区域的边缘信息，对于后续的特征分析非常有用。
- **`get_region_convex`**
- **功能**: 查询区域的凸包轮廓。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- **输出参数**:
- `Rows`: 输出凸包轮廓像素点的行坐标。
- `Columns`: 输出凸包轮廓像素点的列坐标。
- **说明**: 凸包是指包含给定点集的所有凸多边形中面积最小的那个。此函数可用于识别和提取区域的凸外壳。
- **`get_region_points`**
- **功能**: 查询一个区域内的所有像素点。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- **输出参数**: 返回区域内所有像素点的坐标信息。
- **说明**: 此函数可用于获取区域内部的像素信息，对于进一步的像素级分析非常有用。
- **`get_region_polygon`**
- **功能**: 获取一个区域的近似多边形表示。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- **输出参数**: 返回近似多边形的顶点坐标。
- **说明**: 通过将复杂形状简化为多边形，可以更方便地进行形状匹配等操作。
- **`get_region_runs`**
- **功能**: 查询一个区域的扫描宽度编码。
- **输入参数**:
- `Region`: 输入的区域。
- **输出参数**: 返回区域的扫描宽度编码。
- **说明**: 扫描宽度编码通常用于表示连续的非零像素段，这对于压缩存储或后续处理都是很有用的。
##### 2. 创建区域
- **`creation`**: 除了上述提到的数据访问函数外，本节还详细介绍了如何从图像中创建新的区域。这包括但不限于基于阈值分割、边缘检测等多种方法。
##### 3. 特征提取
- **`features`**: 本节涉及如何从已创建的区域中提取各种特征，如面积、周长、中心点等。这些特征对于后续的分类、识别等任务至关重要。
##### 4. 几何变换
- **`geometric-transformations`**: 包括平移、旋转、缩放等常见几何变换操作，这些操作有助于调整区域的位置、大小和方向，以便更好地进行比较和匹配。
##### 5. 集合操作
- **`sets`**: 包括并集、交集、差集等集合操作，用于处理多个区域之间的关系。
##### 6. 测试操作
- **`tests`**: 提供了一系列测试函数，用于验证区域是否满足某些条件，例如检查区域是否为空、是否完全包含在另一个区域之内等。
##### 7. 变换操作
- **`transformation`**: 除了几何变换之外，还包括了其他类型的变换操作，如仿射变换、投影变换等。
#### 四、示例代码解析
以`get_region_contour`为例，下面是一个简单的示例代码：
```halcon
dev_close_window() // 关闭窗口
read_image(Image,'tooth_rim') // 读取图像
dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowID) // 打开新窗口
dev_display(Image) // 显示图像
dev_set_color('white') // 设置颜色为白色
threshold(Image,Region,50,255) // 使用全局阈值分割图像
dev_set_color('blue') // 设置颜色为蓝色
complement(Region,RegionComplement) // 返回一个区域的补码
connection(RegionComplement,ConnectedRegions) // 计算一个区域相连接的部分
select_obj(ConnectedRegions,ObjectSelected,1) // 选择区域1
dev_clear_window() // 清除窗口
dev_display(ObjectSelected) // 显示补码区域
get_region_contour(ObjectSelected,Rows,Columns) // 查询一个目标的轮廓
NumberTuple := |Rows| // 获取轮廓点的数量
dev_set_color('green') // 设置颜色为绿色
for i := 1 to NumberTuple by 10
disp_line(WindowID,Rows[i],Columns[i]-2,Rows[i],Columns[i]+2) // 画水平线
disp_line(WindowID,Rows[i]-2,Columns[i],Rows[i]+2,Columns[i]) // 画垂直线
endfor
```
通过以上示例可以看出，`get_region_contour`函数用于获取一个区域的轮廓，并可以通过后续的可视化操作来直观展示轮廓的信息。
#### 五、总结
通过对Halcon机器视觉软件中“区域”相关函数的学习，我们可以了解到如何高效地处理图像中的特定部分。无论是从数据访问、创建、特征提取到几何变换等各个方面，Halcon都提供了丰富的工具来帮助用户完成各种复杂的图像处理任务。这些函数的应用不仅限于工业自动化领域，在科研、教育等多个领域都有广泛的应用前景。
