2025/6/6—halcon知识点总结

RegionGrowing

RegionGrowing用于基于种子点的区域生长分割，通过相似性准则将相邻像素合并为同一区域。

regiongrowing(Image, Regions, Row, Column, Tolerance, MinSize)

参数说明：

• Image（输入）：输入的单通道图像，通常为灰度图像。
• Row, Column（输入）：种子点的坐标，作为区域生长的起点。
• Tolerance（输入）：灰度容差值，决定相邻像素是否合并（差值≤Tolerance）。
• MinSize（输入）：输出区域的最小像素数，小于此值的区域会被丢弃。
• Regions（输出）：生成的区域结果。

SelectShapeStd

SelectShapeStd根据形状标准（如紧凑度、矩形度等）筛选区域。

select_shape_std(Regions, SelectedRegions, Shape, Value)

参数说明：

• Regions（输入）：待筛选的区域集合。
• Shape（输入）：筛选标准类型，例如：
  • 'max_area'：选择面积最大的区域。
  • 'rectangle1'：选择最接近矩形的区域（基于矩形度）。
  • 'rectangle2'：选择最接近任意方向矩形(旋转矩形)的区域；基于最小外接矩形的相似度
• Value（输出/输入）：
  • 若Shape为'max_area'等非比较类标准，Value为输出参数，返回选中区域的属性值。
  • 若Shape需阈值（如'area'），Value为输入参数，指定阈值范围。
• SelectedRegions（输出）：筛选后的区域集合。

代码示例补充：

# 区域生长示例：从(100,100)点开始，容差10，最小区域500像素
regiongrowing(Image, Regions, 100, 100, 10, 500)# 筛选示例：选择面积最大的区域
select_shape_std(Regions, SelectedRegions, 'max_area', 0)