Halcon：获取Image图像中Region区域的特征参数

1、area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )  计算Image图像中Region区域的面积Area和重心（Row，Column）。2、 cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast ) 计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction：灰度共生矩阵计算的方向 Energy：灰度值能量  Correlation：灰度值的相互关系  Homogeneity：灰度值的均匀性 Contrast：灰度值的对比度 3、 cooc_feature_matrix ( CoocMatrix : : : Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast )  根据共生矩阵计算灰度特征值  4、elliptic_axis_gray ( Regions, Image : : : Ra, Rb, Phi )  计算Image图像的Region区域的Ra，Rb和Phi。5、 entropy_gray ( Regions, Image : : : Entropy, Anisotropy )  Image图像中Region区域的计算熵Entropy和各向异性Anisotropy。6、 estimate_noise ( Image : : Method, Percent : Sigma )  从单一图像 Image中估计图像的噪声。 Sigma：加性噪声的标准偏差 Method ：估计噪声的方法 Method∈{foerstner、immerkaer、least_squares、mean}、7、fit_surface_first_order ( Regions, Image : : Algorithm, Iterations, ClippingFactor : Alpha, Beta, Gamma )  计算一阶灰度平面的灰度矩阵和灰度值的逼近参数。 Algorithm：采用的算法 Algorithm：迭代次数  ClippingFactor：消除临界值的削波系数  8、fit_surface_second_order ( Regions, Image : : Algorithm, Iterations, ClippingFactor : Alpha, Beta, Gamma, Delta, Epsilon, Zeta )  计算二阶灰度平面的灰度矩阵和灰度值的逼近参数。 9、fuzzy_entropy ( Regions, Image : : Apar, Cpar : Entropy )  确定区域Regions的模糊熵 将图像视为模糊集合 Apar为模糊区域的起始点 Cpar为模糊区域的结束点 Entropy为Regions的模糊熵  10、fuzzy_perimeter ( Regions, Image : : Apar, Cpar : Perimeter )  计算Region区域的模糊周长  11、gen_cooc_matrix ( Regions, Image : Matrix : LdGray, Direction : )  生成Image图像Region区域的共生矩阵  12、gray_histo ( Regions, Image : : : AbsoluteHisto, RelativeHisto )  获取Image图像Region区域的灰度相对直方图RelativeHisto和绝对直方图AbsoluteHisto。 注意：Region区域必须先计算过它的直方图。 13、gray_histo_abs ( Regions, Image : : Quantization : AbsoluteHisto )  获取Image图像Region区域的灰度绝对直方图AbsoluteHisto。 Quantization：灰度值的量化、  14、gray_projections ( Region, Image : : Mode : HorProjection, VertProjection )  计算Region区域在水平方向和垂直方向的灰度值投影。 15、histo_2dim ( Regions, ImageCol, ImageRow : Histo2Dim : : )  计算二通道灰度图像的直方图  16、intensity ( Regions, Image : : : Mean, Deviation )  计算region区域的灰度平均值和偏差  17、min_max_gray ( Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range )  计算Region区域的最大最小灰度值。 Range：最大灰度值和最小灰度值之间的差距  18、moments_gray_plane ( Regions, Image : : : MRow, MCol, Alpha, Beta, Mean )  计算平面的灰度矩阵和灰度值的逼近参数。 19、plane_deviation ( Regions, Image : : : Deviation )  逼近的图象平面计算灰度值偏差  20、select_gray ( Regions, Image : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : )  根据灰度值选择区域 Features∈{area、row、column、ra、rb、phi、min、max、mean、deviation、plane_deviation、anisotropy、entropy、fuzzy_entropy、fuzzy_perimeter、moments_row、moments_column、alpha、beta}  Operation∈{and、or}  shape_histo_all ( Region, Image : : Feature : AbsoluteHisto, RelativeHisto )  shape_histo_point ( Region, Image : : Feature, Row, Column : AbsoluteHisto, RelativeHisto )  获取阈值特征直方图  Feature∈{connected_components、convexity、compactness、anisometry、holes}