Halcon机器视觉：边长测量与图像显示

"这篇Halcon机器视觉课件主要讲解了如何计算数组元素的个数以及在图像处理中显示边缘线和数值的相关技巧。通过实例展示了如何测量图像中管脚的实际宽度和距离，利用边缘检测技术进行精确计算。" 在机器视觉领域，Halcon是一种广泛使用的图像处理软件，它提供了丰富的函数库用于图像分析、识别和测量。在这个例子中，我们首先了解了如何读入图像并初始化项目。这包括读取图像文件，获取图像的宽度和高度信息，创建适应图像大小的显示窗口，并设置系统字体。初始化过程中，若窗口尺寸为0，则将其设为-1，确保窗口能够正常显示。接着，通过If语句判断操作系统类型，根据不同的操作系统设置合适的字体属性，如斜体、下划线、粗体等。 第二步是确立矩形区域，设定感兴趣区域(ROI)。这里以矩形两条中心轴的交点作为原点，结合中心点的行、列坐标和角度信息，可以找到与X轴形成特定角度的边缘。这个矩形将用来包围我们要测量的目标——管脚。 接下来，应用高斯平滑滤波器对图像进行预处理，减少噪声的影响。然后设置灰度阈值，通过边缘检测算法找出管脚边缘。Halcon提供了多种边缘检测方法，如Canny、Roberts等，这里可能使用的是基于灰度值变化的检测策略。检测到的边缘对被分类为“positive”或“negative”，分别对应灰度值由黑到白和白到黑的转变，以此确定矩形主轴的位置。 第四步是测量和可视化结果。计算每一对边缘之间的距离，包括相邻边缘对之间的内距（IntraDistance）和连续边缘对之间的间距（InterDistance）。这些数据反映了管脚的宽度和间距。最后，通过Halcon的显示功能，将原始图像、边缘线和测量结果在窗口中展示出来，以便用户直观地理解测量过程和结果。 总结来说，这个课件详尽地介绍了如何利用Halcon进行图像分析，特别是在计算数组元素数量、边缘检测、测量和可视化方面的实践操作。这对于机器视觉的学习者和工程师来说是非常宝贵的资源，有助于提升他们在实际项目中的应用能力。