Halcon算子 binary_threshold、auto_threshold、dyn_threshold

自动阈值分割  auto_threshold

根据图像的灰度直方图自动确定阈值

使用自动阈值，可以适当滤除一定的边缘干扰

auto_threshold (Image, Regions, Sigma)

• Image: 输入单通道图像
• Regions:  输出的区域，每个区域对应一个灰度值区间
• Sigma: 用于直方图高斯平滑的标准差    默认值：2   Sigma值越大，提取的区域就越少 

read_image (Image1, 'F:/Halcon/‫Image/5-2.png
auto_threshold (Image1, Regions1, 5)
dev_display (Regions1)

动态阈值分割  dyn_threshold

使用动态阈值可以有效的对应光照不均匀或背景变化较大（对比度变化）的图像分割问题

dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, Offset, LightDark)

• OrigImage:           原始图像
• ThresholdImage:    参考图像，通过对原始图像进行平滑滤波等预处理生成
• RegionDynThresh:    输出的分割区域
• Offset:                 阈值偏移量；值越大检测越严格；值越小，检测越宽松
• LightDrak:        提取的目标类型，'light'（更亮区域）；'dark'（更暗区域）；'equal'（与参考图像相似区域）；'not_equal'（差异较大区域）

read_image (Image2, 'photometric_stereo/embossed_01.png')
get_image_size (Image2, Width1, Height1)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width1, Height1, -1, -1, WindowHandle1)
mean_image (Image2, ImageMean, 59, 59)
dyn_threshold (Image2, ImageMean, RegionDynThresh, 10, 'not_equal')

直方图去顶阈值  histo_to_thresh

通过平滑直方图提取直方图中的最小值来确定阈值

大白话： 从灰度直方图确定阈值

histo_to_thresh (Histogram, Sigma, MinThresh, MaxThresh)

• Histogram:  灰度值直方图，可以是绝对直方图或相对直方图
• Sigma:   用于高斯平滑的Sigma值。默认是2.0   会影响阈值的提取效果，值越大提取区域越少
• MinThresh:  最小阈值
• MaxThresh：  最大阈值 

dev_close_window ()
dev_update_off ()
read_image (Image, 'F:/Halcon/‫Image/5-1.png')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
dev_set_color ('red')
gray_histo (Image, Image, AbsoluteHisto, RelativeHisto)
histo_to_thresh (AbsoluteHisto,5, MinThresh, MaxThresh)
dev_set_colored (12)
threshold (Image, Regions,MinThresh[0],MaxThresh[0])
dev_display (Regions)

二值化阈值  binary_threshold

binary_threshold(Image, Region, MinGray, MaxGray, Method)

• Image:  输入图像，可以是单或多通道
• Region:  输出的二值图像区域
• Method:    分割方法
  • ‘max_separability’最大限度的可分性
  • ‘smooth_histo’  直方图平滑
    • max比smooth 速度要快
• LightDark:  ‘dark’（暗区域）；‘light’（亮区域）
• UsedThreshold:  自动阈值使用的阈值

read_image(Image, 'fabrik')
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)
binary_threshold (GrayImage, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)