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标题: halcon watersheds_threshold函数介绍 [打印本页]

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作者: qq263946146    时间: 2019-5-30 14:13
标题: halcon watersheds_threshold函数介绍
watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )
watersheds_threshold分割区域(盆地)，盆地之间由至少有Threshold 高度的分水岭分隔开。

在第一步中，watersheds_threshold不应用阈值计算流域，
得到的盆地与调用watersheds时得到的盆地相同(详细信息请参阅watersheds描述)。
在第二步中，如果盆地被小于Threshold 的分水岭分隔开，则盆地依次合并。


设B1,B2和为相邻两个盆地的最小灰度值，
W为分隔两个流域的流域的最小灰度值。
在此基础上，消除流域，合并两个流域
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如果 Threshold 设置为0，则watersheds_threshold与watersheds相似，
只是返回的只有扩展的盆地，没有分水岭。
如果Threshold 设置为图像的最大灰度值范围，
因此盆地只包含一个区域。
例程：
* 这个例子展示了如何在高纹理图像中检测mura缺陷
Path := 'lcd/mura_defects_texture_'
read_image (Image, Path + '01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
for F := 1 to 2 by 1
    read_image (Image, Path + F$'.2i')
    decompose3 (Image, R, G, B)
*缺陷以暗斑为特征。因此，通过从原始图像中减去估计的背景光照，缺陷变得更加明显。
    estimate_background_illumination (B, ImageFFT1)
    sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)
    *中值滤波平滑了精细纹理，简化了后续的分割和最终的缺陷检测。
    median_image (ImageSub, ImageMedian, 'circle', 9, 'mirrored')
    watersheds_threshold (ImageMedian, Basins, 20)
    *缺陷对应的暗斑能量非常低。
    cooc_feature_image (Basins, ImageMedian, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
    Mask := Energy [<=] 0.05
    select_mask_obj (Basins, Defects, Mask)
    dev_display (Image)
    dev_display (Defects)
    count_obj (Defects, NDefects)
    disp_message (WindowHandle, NDefects + ' \'mura\' defects detected', 'window', 12, 12, 'red', 'true')
    if (F < 2)
        disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
        stop ()
    endif
endfor



1.watersheds(Image : Basins, Watersheds : : )
根据灰度值的拓扑结构分割图像。
这幅图像被解释为“山脉”。
较高的灰色值对应“山脉”，
而较低的灰色值对应“山谷”。
在产生的山脉中，分水岭被提取出来。
这些与黑暗盆地之间的亮脊相对应。


在输出端，参数Basins包含这些盆地，而Watersheds 包含分水岭，
分水岭宽度最多为1像素。
每个输入图像的分水岭总是一个单独的区域，
而每个盆地包含一个单独的区域。


在调用watersheds之前，建议对输入图像应用平滑操作符(例如，binomial_filter或gauss_filter)，
以减少输出区域的数量。
减少输出区域数量的一种更复杂的方法是使用watersheds_threshold
(更多细节请参考watersheds_threshold的文档)，
根据阈值准则合并相邻流域。


例程：
read_image (Br2, 'particle')
gauss_filter (Br2, ImageGauss, 9)
invert_image (ImageGauss, ImageInvert)
watersheds (ImageInvert, Basins, Watersheds)
dev_set_draw ('margin')
dev_set_colored (12)
dev_display (Br2)
dev_display (Basins)
[halcon]1[/halcon]

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