1.rft_generic

作用：对实数图像进行傅里叶变换或傅里叶反变换，由时域图像得到频域图像或由频域图像得到时域图像

看一下几个重点的参数

1.direction

这个有 'from_freq', 'to_freq'这两种可选，分别表示由时域图像得到频域图像及由频域图像得到时域图像

2.norm 这个我也没搞明白懂了再补充吧

3.ResultType

这个用于设置结果类型,需要注意的是当转换到频域时，我们选'complex' ，转换到时域时，我们选

'byte'

2.gen_gauss_filter

作用：产生一个频域高斯滤波器，他与图像的频域进行卷积，就可以起到滤波的效果

其中的norm要选为'n',这是我所不理解的

3.convol_fft

作用：进行频域的卷积

4.


*设置区域的填充方式
dev_set_draw ('margin')*利用频域对缺陷图像进行检测
read_image (Image, '//Mac/Home/Downloads/7.Halcon缺陷检测视频教程/Halcon缺陷检测视频教程配套资料/背景网格产品刮伤缺陷检测@/lcd/mura_defects_blur_01.png')
get_image_size (Image, Width, Height)
*将图像抓换为灰度
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*拆分图片 将图片拆分为3通道
decompose3 (Image, R, G, B)
*对灰度图像进行颜色反转
invert_image (GrayImage, ImageInvert)
*进行实数傅里叶变换 变换后图像的大小改变
rft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
get_image_size (ImageFFT, Width1, Height1)
*创建一个高斯滤波核，用以与进行傅里叶变换后的图像进行卷积
gen_gauss_filter(ImageGauss, 10, 10, 0, 'n', 'rft', Width, Height)
*进行频域卷积处理  卷积操作不会改变图像大小
convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)*将频域图像转换为时域
rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)

运行以上代码，我们既可以得到一张这样的图像

右侧是需要进行缺陷检测的原图

再继续执行以下代码

*将原图像与经过滤波的图像相减
sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub,2,100)
*ImageSub =( ImageMinuend - ImageSubtrahend ) *Mult + Add
*之所以乘以Mult是要拉大两幅图像相减后的对比度，加上一个Add是为了增加相减后的图像的整体亮度。*设置提取线条的阈值
calculate_lines_gauss_parameters (40, [25,3], Sigma, Low, High)
*根据高斯核选出线
lines_gauss (ImageSub, Lines, Sigma, Low, High, 'dark', 'true', 'gaussian', 'true')

即可得到有缺陷的区域

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3.convol_fft

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