源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )  将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中, ImageSource包含希望的灰度值图像 overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : ) 将Region以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中 paint_gray ( ImageSource, …

图像灰度级数我们见得最多的就是256了,如果想调整它的灰度级数,我们可以使用图像库的imadjust函数来作出调整,比如讲256个灰度级变成2个灰度级(也就是二值图了).再举一个例子,原来一幅256个灰度级的图像,如果我们把它的灰度级重新调整为4,那么调整后这幅图像的灰度值应该就是有4个值:0,85,170,255.即这幅图只能用这四个值来表示.那调整灰度级数的imadjust函数该怎么实现呢? 数字图像处理课刚好布置了一个作业,就是用代码实现灰度级调整.我在这里贴出我的代码,供大家参考参考.…

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转…

在 Halcon 中,或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值,这条算子在获取单个像素时是比较好用的.但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时,它就会变得很吃力.这一点在该算子的介绍文档中也有提及. 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据,这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方式,遗憾的是 Halcon 文档中并没有继续这个话题,甚至百度和谷歌都找不到任何一条关于如何使用它来…

很明显,图像的采集是所有机器视觉应用中必须解决的问题,HALCON提供了为各种图像采集设备执行这种交互的接口,图像采集的任务被简化为几行代码,只需几个操作符的调用,更重要的是,这种简单并不是以限制可用功能为代价.使用HALCON,可以在不同的时间模式下从不同的采集设备和相机中获取图像.除了从相机中获取图像外,HALCON还可以将存储在文件中的图像显示出来(支持的文件格式:BMP.TIFF.GIF.JPEG.PNG.PNM.PCX.XWD). 基本概念 用HALCON获取图像基本上只需要三个步骤,…

摘要 在对vs进行环境配置好以后,就可以开始与halcon联合进行实战.本篇就对图像的采集进行总结.通过构建采集相机GrabImage类的三个方法实现图像的采集: open() 打开相机 grabimage() 单次采集图像 close() 关闭相机,释放内存 最后用IrisSkin4实现WinForm窗体换皮肤. 先看一下实现的效果: 如何实现呢? 一,创建vs工程,创建 GrabImage类(便于调用) using System; using System.Collections.Gener…

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix…

前几天接触了图像的处理,发现用OPencv处理确实比較方便.毕竟是非常多东西都封装好的.可是要研究里面的东西,还是比較麻烦的,首先,你得知道图片处理的一些知识,比方腐蚀,膨胀,仿射,透射等,还有非常多算法,傅里叶.积分,卷积,频谱,加权. ..,反正我看了半天,是云里雾里的.所以就想先就笼统的过一遍,以后遇到了再详细分析,比較这方面的基础没那么扎实. 先来记录下眼下学习到的一些知识. 首先是图像的灰度处理: CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE,这是最简单之间的办法,在加载图像时直接处…

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几…