关于Halcon的复杂图形中心点查找
来源:互联网 发布:spss软件安装 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 15:56
上面是一张比较复杂的图形,我们希望通过Halcon一系列的算子进行处理,查找到星点交叉处的中心点。
mean_image (Image, ImageMean, 41, 41)
将图片进行均值处理,让分离的星点模糊化,从而达到融合成一个区域的目的。
处理结果如下:
binary_threshold (ImageMean, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold)
通过二进制阈值选取的算子,设定’max_separability’最大分离度以及’light’光组织的模式,系统自动选取阈值大小UsedThreshold,最终确定区域输出到Region。
处理效果如下:
skeleton (Region, Skeleton)
计算Region区域的框架。
处理效果如下:
gen_contours_skeleton_xld (Skeleton, Contours, 1, 'generalize1')
将刚刚建立的框架转化成xld轮廓。
select_shape_xld (Contours, SelectedXLD, 'contlength', 'and', 300, 900)
将筛选的条件设立为’contlength’连续长度,长度限定为300到900,将结果输出到SelectedXLD。
gen_region_contour_xld (SelectedXLD, Region1, 'filled')
将筛选出来的XLD轮廓转化成区域。
处理效果如下:
由于上图的区域是不连贯的,为了达到查找区域中心点的效果,我们需要将这四个区域扩大,以便它们能够产生相交的区域。
dilation_rectangle1 (Region1, RegionDilation, 18, 18)
处理效果如下:
从视觉上我们能够直观地发现,这四个区域是存在相交的地方,为了能够将这个相交的区域提取出来,我们需要进行以下算子的处理:
count_obj (RegionDilation, Number)select_obj (RegionDilation, ObjectSelected, 1)if(Number == 4) for i := 2 to Number by 1 select_obj (RegionDilation, ObjectSelected1, i) intersection (ObjectSelected, ObjectSelected1, RegionIntersection) endfor
我们通过将四个区域足一提取出来并且计算相交区域,从而得出四个区域的交集。
处理的效果如下:
area_center (RegionIntersection, Area, Row, Column)gen_cross_contour_xld (Cross, Row, Column, 20, 0)
最终通过这个交集区域,计算出整个复杂星点交叉区域的中心点。
处理的效果如下:
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