halcon工业视觉用blob分析提取公路白色实线

blob分析方法可灵活性很强，这里用halcon自带的例程实现公路上白线实现的获取
思路为：
1.在图像指定区域生成网格区域，提取网络区域对应的图像，以缩小图像处理范围。
2.对子图像进行一阶求导，边缘提取，阈值分割，提取出子图像白色线条零散部分。
3.对零散的白色线条区域进行膨胀处理后，再提取其对应和子图像，这样子图像内就比较完整的包含了白色线条。
4.再对子图像进行阈值分割，进取出白色线条。

下面为对应的函数

1. dev_close_window ()
   
2. dev_open_window (0, 0, 768, 575, 'black', WindowID)
   
3. dev_update_window ('off')
   
4. dev_set_line_width (3)
   
5. dev_set_color ('green')
   
6. MinSize := 30
   
7. read_image (ActualImage, 'autobahn/scene_00')
   
8. get_system ('init_new_image', Information)
   
9. set_system ('init_new_image', 'false')
   
10. *生成网格区域
    
11. gen_grid_region (Grid, MinSize, MinSize, 'lines', 512, 512)
    
12. *提取网格内子区域
    
13. clip_region (Grid, StreetGrid, 130, 10, 450, 502)
    
14. dev_display (ActualImage)
    
15. dev_display (StreetGrid)
    
16. stop ()
    
17. num := 28
    
18. for i := 0 to num by 1
    
19. read_image (ActualImage, 'autobahn/scene_' + (i关键有一个函数比较难理解。
    
20. sobel_amp(Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )
    
21. [font=Courier New,courier][color=#333333]疑问有：不同的FilterType会产生什么不同的效果，针对什么样的图片选取怎样的FilterType，[/color][/font][font=Courier New,courier][color=#333333]Size的影响是什么等等。[/color][/font]
    
22. [color=#333333][font=Tahoma]sobel算子是一个梯度算子，梯度就是所谓的导数，导数在图像中的意义就是边缘和细节等这些灰度值变化剧烈的地方，所以sobel_amp这个算子是用来检测edges，也就是图像的边缘。[/font][/color]
    
23. [color=#333333][font=Tahoma]然后amp是amplitude的缩写，翻译为幅度，其实就是向量的模，那么那些Filtertype其实就是各种计算amplitude的办法。[/font][/color]
    
24. [color=#333333][font=Tahoma]这里要撇清以前学的那些计算什么距离啊模啊之类的观念，这些数学概念都是人定义的，[/font][/color]
    
25. [color=#333333][font=Tahoma]所以模并不是只有我们以前学到的sqrt(a^2 + b^2)这一种计算方法。[/font][/color]
    
26. [color=#333333][font=Tahoma]所以不要纠结这么多滤波器类型选择哪一种，其实都没有多大的差别，一般情况下你就用默认的那个就行。[/font][/color]
    
27. [color=#333333][font=Tahoma]
    
28. [/font][/color]
    
29. [color=#333333][font=Tahoma]Size就是滤波器的大小啊，比如你要用3*3还是5*5，这个大小的主要区别在于，如果使用的3*3，由于sobel算子的定义就是这个大小，[/font][/color]
    
30. [color=#333333][font=Tahoma]所以直接就按照sobel梯度的计算方式去计算导数，如果使用的size比3*3要大，[/font][/color]
    
31. [color=#333333][font=Tahoma]那么就会先对图像进行一个平滑（Gauss平滑，Gauss平滑的模版大小是你在这里选择的size-2），然后再进行梯度的计算，以检测边缘等信息。[/font][/color]
    
32. [color=#333333][font=Tahoma]那么直接检测和先平滑再检测的区别是什么？就是有时候图像会包含一些小的噪声，比如椒盐噪声，如果直接检测，[/font][/color]
    
33. [color=#333333][font=Tahoma]那么这些噪声点也会有很强的响应，也会被检测到。然而这个时候如果对图像先进行一次Gauss平滑除去一定的噪声，那么检测效果就更好！[/font][/color]
    
34. [color=#333333][font=Tahoma]
    
35. [/font][/color]
    
36. [color=#333333][font=Tahoma]如果从这个模版的size的本质上去理解的话呢，size越大，代表在处理模版中心的那个像素时所考虑的它周围的邻域越大，[/font][/color]
    
37. [color=#333333][font=Tahoma]也就是这个像素点周围更多的像素被考虑进来，如果这样理解的话，因为是在计算导数，也就是灰度值的变化剧烈程度，那么从原理上来说size越大，[/font][/color]
    
38. [color=#333333][font=Tahoma]对一些粗一些的边缘检测效果更好，反之，size越小，对细一些的边缘效果更好。但是大部分情况下都是用3*3或者5*5.[/font][/color]
    
39. [color=#333333][font=Tahoma]
    
40. [/font][/color]
    
41. 02'))
    
42. *获取网格对应图像
    
43. reduce_domain (ActualImage, StreetGrid, Mask)
    
44. *计算一阶导数，提取边缘
    
45. sobel_amp (Mask, Gradient, 'sum_abs', 3)
    
46. threshold (Gradient, Points, 20, 255)
    
47. *区域膨胀处理
    
48. dilation_rectangle1 (Points, RegionDilation, MinSize, MinSize)
    
49. *提取区域对应图像
    
50. reduce_domain (ActualImage, RegionDilation, StripGray)
    
51. *提取灰度值大的部分表示路上白线
    
52. threshold (StripGray, Strip, 190, 255)
    
53. fill_up (Strip, RegionFillUp)
    
54. dev_display (ActualImage)
    
55. dev_display (RegionFillUp)
    
56. if(i>=num)
    
57. i:=0
    
58. endif
    
59. endfor
    
60. dev_set_line_width (1)
    
61. dev_update_window ('on')
    
62. set_system ('init_new_image', Information)

复制代码

关键有一个函数比较难理解。
sobel_amp(Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )
疑问有：不同的FilterType会产生什么不同的效果，针对什么样的图片选取怎样的FilterType，Size的影响是什么等等。
sobel算子是一个梯度算子，梯度就是所谓的导数，导数在图像中的意义就是边缘和细节等这些灰度值变化剧烈的地方，所以sobel_amp这个算子是用来检测edges，也就是图像的边缘。
然后amp是amplitude的缩写，翻译为幅度，其实就是向量的模，那么那些Filtertype其实就是各种计算amplitude的办法。
这里要撇清以前学的那些计算什么距离啊模啊之类的观念，这些数学概念都是人定义的，
所以模并不是只有我们以前学到的sqrt(a^2 + b^2)这一种计算方法。
所以不要纠结这么多滤波器类型选择哪一种，其实都没有多大的差别，一般情况下你就用默认的那个就行。


Size就是滤波器的大小啊，比如你要用3*3还是5*5，这个大小的主要区别在于，如果使用的3*3，由于sobel算子的定义就是这个大小，
所以直接就按照sobel梯度的计算方式去计算导数，如果使用的size比3*3要大，
那么就会先对图像进行一个平滑（Gauss平滑，Gauss平滑的模版大小是你在这里选择的size-2），然后再进行梯度的计算，以检测边缘等信息。
那么直接检测和先平滑再检测的区别是什么？就是有时候图像会包含一些小的噪声，比如椒盐噪声，如果直接检测，
那么这些噪声点也会有很强的响应，也会被检测到。然而这个时候如果对图像先进行一次Gauss平滑除去一定的噪声，那么检测效果就更好！


如果从这个模版的size的本质上去理解的话呢，size越大，代表在处理模版中心的那个像素时所考虑的它周围的邻域越大，
也就是这个像素点周围更多的像素被考虑进来，如果这样理解的话，因为是在计算导数，也就是灰度值的变化剧烈程度，那么从原理上来说size越大，
对一些粗一些的边缘检测效果更好，反之，size越小，对细一些的边缘效果更好。但是大部分情况下都是用3*3或者5*5.