机器视觉Halcon——3. Halcon实例clip回形针方向识别

打开HDevelop -> 浏览HDevelop实例程序 -> 查找：clip -> 旋转clip.hdev -> 打开
clip即回形针，原图片clip.png可在C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-12.0\examples\images中找到，如图所示：

运行程序，可得到结果，如图所示：

对源代码重要部分添加注释，如图所示：

1. binary_threshold(Image: Region : Method, LightDark : UsedThreshold)

Image	输入图像
Region	分割后的输出区域
Method	分割方法，默认为'max_separability'，还包括'smooth_histo'
LightDark	选取前景或背景？默认'dark'，还包括'light'
UsedThreshold	使用的阈值大小

使用二进制阈值自动分割图像。
binary_threshold分割单通道图像，使用自动定义的全局阈值，返回分割区域Region。UsedThreshold返回使用的阈值。
使用的阈值，由Method定义。目前有两种方法：'max_separability' 和'smooth_histo'。两种方法都要求图像具有双峰直方图。
'smooth_histo'提供与bin_threshold一样的功能；‘max_separability’希望能为UsedThreshold确定一个更小的值。另外，'max_separability'对于直方图中小的、孤立的峰值不敏感，且比'smooth_histo'的速度更快。
Maximize separaility：基于灰度级直方图的自动阈值化。该算法，首先计算直方图，然后使用统计矩找到最佳阈值T*，使用T*将像素分为前景和背景，并将两类的可分性最大化。本方法只适用于byte和uint2类型的图像。
Histrogram smoothing：首先确定灰度值的直方图，然后提取直方图中相关的最小值，用来阈值优化的参数。为了减少最小值的数量，直方图使用高斯平滑，就像auto_threshold，mask size增大，直至平滑后的直方图中只含有一个最小值，然后T*设置为最小值的位置。
如果LightDark = 'light'，所有像素的灰度值大于或等于T*的被选择。
如果LightDark = 'dark'，所有像素的灰度值小于T*的被选择。

2. connection(Region: ConnectedRegions)

Region	输入region
ConnectedRegions	连通域

计算region的连通域（connected components）。
connection确定由Region给定的输入regions的连通域。邻域通过set_system('neighborhood', <4/8>)设置。默认为8邻域，用来确定前景的连通域。连通域的最大数量，通过set_system('max_connection', <Num>)设置，由connection返回。默认值0，表示所有连通域全部返回。

3. Orientation_region(Regions: : : Phi)

Regions	需要计算的regions
Phi	region的方向（弧度制），注意：-pi <= Phi < pi

本算子用于计算region的方向。本算子基于elliptic_axis。另外计算轮廓中距离重心最远的点。在旋转坐标系中，最远点的列坐标(column coordinate)小于重心的列坐标，pi的值加入到了角度中。
如果有多个regions，则结果保存在tuple中，tuple中值的编号与输入region的编号相同。

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1. binary_threshold(Image: Region : Method, LightDark : UsedThreshold)

2. connection(Region: ConnectedRegions)

3. Orientation_region(Regions: : : Phi)

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