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标题: halcon dyn_threshold函数介绍 [打印本页]
作者: qq263946146 时间: 2019-5-29 19:09
标题: halcon dyn_threshold函数介绍
dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )
dyn_threshold从输入图像中选择像素满足阈值条件的区域。
设g_{o} = g_{OrigImage}， g_{t} = g_{threshold oldimage}。
那么LightDark = 'light'的条件是:
g0>=gt+Offset
LightDark = 'dark'，条件是:
g0<=gt-Offset
LightDark = 'equal'
gt-Offset<=g0<=gt+Offset
LightDark = 'not_equal'
gt-Offset>g0 或 g0 >gt+Offset
通常，阈值图像是原始图像的平滑版本
(例如，通过应用mean_image、binomial_filter、gauss_filter等)。
然后dyn_threshold的效果类似于将 threshold应用于原始图像的高通滤波版本(参见highpass_image)。
使用dyn_threshold可以提取出物体的轮廓，
其中物体的大小(直径)由低通滤波器的掩模大小和物体边缘的振幅决定:
选择的掩码大小越大，发现的区域就越大。
根据经验，掩模的大小应该是要提取的对象直径的两倍左右。
重要的是不要将参数Offset设置为零，因为在这种情况下会发现太多的小区域(噪声)。
值在5到40之间是一个有用的选择。
选择的Offset越大，提取的区域就越小。
满足上述条件的输入图像的所有点都存储在一个区域中。
如有必要，可通过调用 connection获得所连接的组件。
如果Offset选择从-1到1，通常会生成一个非常嘈杂的区域，需要很大的存储空间。
如果偏移量选择太大(例如，> 60)，可能会出现没有点满足阈值条件(即，则返回一个空区域)。
如果偏移量选择得太小(例如< -60)，可能会发生所有点都满足阈值条件(即，则返回完整的区域)。
例程：
read_image (Image, 'photometric_stereo/embossed_01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_get_window (WindowHandle)
if (WindowHandle >= 0)
dev_resize_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1)
else
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
endif
dev_display (Image)
stop ()
*在图像上使用强均值滤波器来模糊盲文点
mean_image (Image, ImageMean, 59, 59)
*将原始图像与模糊图像进行比较，确定两个图像的灰度值相差超过15的区域
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 15, 'not_equal')
* 对结果区域进行持续处理
closing_circle (RegionDynThresh, RegionClosing, 8.5)
opening_circle (RegionClosing, RegionOpening, 6.5)
connection (RegionOpening, ConnectedRegions)
smallest_circle (ConnectedRegions, Row, Column, Radius)
gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, Radius, 0, 6.28318, 'positive', 1)
* 盲文点提取结果显示
dev_display (Image)
dev_set_color ('green')
dev_display (ContCircle)
例程执行结果：
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