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)。

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

cooc_feature_matrix ( CoocMatrix : : : Energy, Correlation,Homogeneity, Contrast ) 根据共生矩阵计算灰度特征值

elliptic_axis_gray ( Regions, Image : : : Ra, Rb, Phi ) 计算Image图像的Region区域的Ra,Rb和Phi。

entropy_gray ( Regions, Image : : : Entropy, Anisotropy ) Image图像中Region区域的计算熵Entropy和各向异性Anisotropy。

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}、

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

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。

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

fuzzy_perimeter ( Regions, Image : : Apar, Cpar : Perimeter ) 计算Region区域的模糊周长

gen_cooc_matrix ( Regions, Image : Matrix : LdGray, Direction : ) 生成Image图像Region区域的共生矩阵

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。

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、

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。

histo_2dim ( Regions, ImageCol, ImageRow : Histo2Dim : : ) 计算二通道灰度图像的直方图

intensity ( Regions, Image : : : Mean, Deviation ) 计算region区域的灰度平均值和偏差

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

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。

plane_deviation ( Regions, Image : : : Deviation ) 逼近的图象平面计算灰度值偏差

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}

程序:

  1. read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉/images/bin_switch/bin_switch_3.png')
  2. regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 500)
  3. area_center_gray (Regions, Image, Area, Row, Column)
  4. cooc_feature_image (Regions, Image, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
  5. elliptic_axis_gray (Regions, Image, Ra, Rb, Phi)
  6. entropy_gray (Regions, Image, Entropy, Anisotropy)
  7. estimate_noise (Image, 'mean', 20, Sigma)
  8. fit_surface_first_order (Regions, Image, 'regression', 5, 2, Alpha, Beta, Gamma)
  9. fit_surface_second_order (Regions, Image, 'regression', 5, 2, Alpha1, Beta1, Gamma1, Delta, Epsilon, Zeta)
  10. fuzzy_entropy (Regions, Image, 0, 255, Entropy1)
  11. fuzzy_perimeter (Regions, Image, 0, 255, Perimeter)
  12. gen_cooc_matrix (Regions, Image, Matrix, 6, 0)
  13. dev_set_paint ('histogram')
  14. gray_projections (Regions, Image, 'simple', HorProjection, VertProjection)
  15. histo_2dim (Regions, Image, Image, Histo2Dim)

运行结果:

 

Halcon学习之六:获取Image图像中Region区域的特征参数的更多相关文章

  1. Halcon学习之一:查询图像参数

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Colum ...

  2. 【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制

    图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像 ...

  3. Halcon学习之七:改变图像的现实方式和大小

    change_format ( Image : ImagePart : Width, Height : ) 改变Image图像大小,而且ImagePart图像为灰度值图像. crop_domain ( ...

  4. Halcon学习之五:有关图像的定义域的函数

    1.add_channels ( Regions, Image : GrayRegions : : ) 将Image图像的灰度值赋给区域Regions,得到GrayRegions. 2.change_ ...

  5. Halcon学习之三:有关图像通道的函数

    黑白摄像机会返回每个像素所对应的能量采用结果,这些结果组成了一幅单通道灰度值图像,而对于RGB彩色摄像机,它将返回每个像素所对应的三个采样结果,也就是一幅三通道图像.下面这些是与图像通道有关的函数: ...

  6. Halcon学习之三:有关图像通道的函数(R是三通道,B是1通道,G二通道),排列顺序BGR

    黑白摄像机会返回每个像素所对应的能量采用结果,这些结果组成了一幅单通道灰度值图像,而对于RGB彩色摄像机,它将返回每个像素所对应的三个采样结果,也就是一幅三通道图像.下面这些是与图像通道有关的函数: ...

  7. Halcon学习之四:有关图像生成的函数

    1.copy_image ( Image : DupImage : : ) 复制image图像 2.region_to_bin ( Region : BinImage : ForegroundGray ...

  8. opencv保存选择图像中的区域(二)

    /* * ===================================================================================== * * Filen ...

  9. opencv保存选择图像中的区域

    在自己建立行人检测的图像库时用到,参考别人的修改了一下: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highg ...

随机推荐

  1. 【spark】示例:连接操作

    我们有这样两个文件 任务:找出用户评分平均值大于4的电影. 我们看两个文件结果,第一个文件有电影的ID和名字,第二个文件有电影的ID和所有用户的评分 对于任务结果所需要的数据为电影ID,电影名字,平均 ...

  2. NPOI将xls文件解析为DataTable类数据

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.I ...

  3. MMU实验实验

    SRAM比较贵,访问方便,发出地址就可以, SDRAM比较便宜 2440的启动方式: 1 .NOR启动   0地址指向NOR(BANK0) 2 .NANA启动 0地址指向片内的SRAM(steppin ...

  4. New Concept English three (40)

    23w/m 48 errors It has never been explained why university students seem to enjoy practical jokes mo ...

  5. CFile与CArchive区别

    一,区别 CFile是直接与磁盘打交道的一个文件对象,可以处理文本和二进制文件 CArchive将CFile作为自己的一个参数,通过该参数可以实现文本,二进制甚至继承至COject对象的类的本地存储和 ...

  6. [Hive]HiveServer2配置

    HiveServer2(HS2)是一个服务器接口,能使远程客户端执行Hive查询,并且可以检索结果.HiveServer2是HiveServer1的改进版,HiveServer1已经被废弃.HiveS ...

  7. MySql 批量创建、导入实例

    1.创建sql(例如,taobao,dangdang): DROP DATABASE IF EXISTS taobao; CREATE DATABASE taobao CHARSET=utf8; US ...

  8. (四)canvas绘制路径

    save() 样式不受污染的起始范围 shadowOffsetX 阴影x轴的距离 shadowOffsetY 阴影y轴的距离 shadowBlur 模糊度 shadowColor 阴影颜色 resto ...

  9. 数据结构之最小生成树Kruskal算法

    1. 克鲁斯卡算法介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想:按照权值从小到大的顺序选择n-1条边,并保证这n-1条边不构成回路. 具体做法:首先构造一个 ...

  10. ZooKeeper初探之安装和配置

    1. ZooKeeper简介 Zookeeper是Hadoop下的一个子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠的协调系统,提供的功能包括配置维护,名字服务,分布式同步,组服务等,Zookeeper是可 ...