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Halcon 矫正图像图像矫正

article 2024/11/7 8:03:39

1、图像预处理和形状校正

2、源码

1.原图

2.矫正后的图像

3.示例代码

在图像处理领域中，Halcon是一种广泛使用的编程语言和库，它提供了丰富的图像处理功能。本文将详细解析一段Halcon代码，这段代码主要用于图像处理和形状校正。代码分为两部分，本文将逐一解析。

1、图像预处理和形状校正

1. 初始化变量

HomMat2DInvert := []
Row_T := []
Col_T := []

首先，代码初始化了三个空变量，这些变量将在后续的图像处理过程中用于存储变换矩阵和坐标值。

2. 形状特征提取

region_features (ROI, 'rectangularity', Value)
    if (Value > RectY)
        HomMat2DInvert := []
        smallest_rectangle1 (ROI, Row_T, Col_T, Row2, Column2)
        reduce_domain (Image, ROI, ImageReduced)
        crop_domain (ImageReduced, ImagePart)
        move_region (ROI, ROIM, -Row_T, -Col_T)
    else
        * 矫正
        boundary (ROI, RegionBorder, 'inner')
        gen_contour_region_xld (RegionBorder, Contours, 'border')
        segment_contours_xld (Contours, ContoursSplit, 'lines', 15, 4, 2)
        area_center (ROI, Area, Row, Column)
        select_shape_xld (ContoursSplit, XLD1, 'rect2_phi', 'and', rad(-20), rad(20))
        * 标记
        UT := 0
        DT := 0
        LT := 0
        RT := 0

通过region_features函数提取ROI（感兴趣区域）的矩形度特征。如果ROI的矩形度大于某个阈值RectY，则进行简单的矩形化处理，提取最小矩形并调整图像域。否则，进入校正处理流程。

3. 校正处理

boundary (ROI, RegionBorder, 'inner')
gen_contour_region_xld (RegionBorder, Contours, 'border')
segment_contours_xld (Contours, ContoursSplit, 'lines', 15, 4, 2)

在校正处理部分，代码首先通过boundary和gen_contour_region_xld函数生成ROI的轮廓，并使用segment_contours_xld函数将轮廓分割为线段。

4. 轮廓筛选和拟合

接下来，代码通过多个步骤筛选和拟合轮廓，以确定ROI的上下左右边界。

上边界：通过筛选和拟合，确定上边界的线段，并处理特殊情况（多条线段）。
下边界：类似地，确定下边界的线段。
左边界：确定左边界的线段。
右边界：确定右边界的线段。

每个方向的边界处理都涉及轮廓筛选、长度计算和线段拟合。例如，上边界的处理如下：


select_shape_xld (XLD1, XLD, 'row1', 'and', -1, Row)
length_xld (XLD, Length)
tuple_median (Length, Median)
select_shape_xld (XLD, XLD, 'contlength', 'and', max2(200,Median), 999999999)
count_obj (XLD, Num)

通过筛选和拟合，代码确定了ROI的四个边界，并存储了相关的坐标信息。这些坐标信息将用于后续的图像校正或进一步分析。

5. 特殊情况处理

在处理上下左右边界时，代码还考虑了特殊情况，如当边界由多条线段组成时，通过排序和选择特定的线段来确定最终的边界。

* 下
select_shape_xld (XLD1, XLD, 'row1', 'and', Row, Row*3)
length_xld (XLD, Length)
tuple_median (Length, Median)
select_shape_xld (XLD, XLD, 'contlength', 'and', max2(200,Median), 999999999)
count_obj (XLD, Num)
   if (Num == 1)
      copy_obj (XLD, XLDDown, 1, 1)
      fit_line_contour_xld (XLDDown, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBeginDown, ColBeginDown, RowEndDown, ColEndDown, Nr, Nc, Dist)
        else
            DT := 1
            sort_contours_xld (XLD, Sorte

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