Halcon学习之八：图像区域叠加与绘制
图像叠加的工作原理是什么
图像叠加的工作原理是什么
图像叠加是一种图像处理技术，通过将两个或多个图像叠加在一起，用来增强或改变原始图像的视觉效果。
其工作原理主要分为以下几个步骤：
1. 读取图像：首先，程序会读取需要处理的原始图像和要叠加的图像。
2. 图像对齐：如果要叠加的两个图像大小不一致，需要进行图像对齐。
图像对齐的目的是将两个图像的像素点一一对应，确保它们在相同的位置上。
3. 图像融合：接下来，程序会对两个图像进行融合操作。
融合操作可以根据具体需求采用不同的算法，常见的有逐像素叠加、加权平均、透明度叠加等。
这一步骤主要是将两个图像的像素点进行数值计算，得到叠加后的像素点数值。
4. 调整亮度和对比度：在图像融合后，可能需要对叠加后的图像进行亮度和对比度的调整，以达到更好的视觉效果。
这一步骤通常通过对图像的像素值进行线性变换来实现。
5. 输出结果：最后，程序会将处理后的图像输出，供用户查看或进一步处理。
需要注意的是，图像叠加实际上是通过对两个或多个图像的像素进行操作来实现的，因此在图像叠加过程中，对图像的分辨率、颜色空间等要素都需要进行一定的考虑和处理。
图像叠加操作方法
图像叠加操作方法图像叠加是一种常见的图像处理操作，它可以将两个或多个图像进行合并，形成一个新的图像。
图像叠加操作可以用于许多应用中，包括数字合成、图像增强、特效处理等。
下面我将详细介绍几种常用的图像叠加方法。
1. 像素级别叠加像素级别叠加是最基本的图像叠加方法。
它将两幅图像的对应像素进行运算，并将结果作为输出图像的对应像素值。
常见的像素级别叠加操作有加法、减法、乘法和混合等。
加法操作将两幅图像对应像素的灰度值相加，并将结果进行饱和运算，即超过灰度范围的像素值裁剪至最大或最小值。
减法操作将两幅图像对应像素的差值作为输出图像的像素值。
乘法操作将两幅图像对应像素的灰度值相乘，并将结果进行饱和运算。
混合操作将两幅图像按照某个权重进行线性叠加，相当于将一个图像的灰度值作为另一个图像的透明度，从而实现图像的融合。
2. 区域级别叠加区域级别叠加是一种将两个图像的指定区域进行叠加的方法。
它可以实现将一个图像的某个区域叠加到另一个图像的指定位置，从而实现图像的复合。
常见的区域级别叠加方法有裁剪、粘贴和覆盖等。
裁剪操作可以通过选取某个图像的指定区域，然后将其粘贴到另一个图像的指定位置。
粘贴操作将一个图像的指定区域粘贴到另一个图像的指定位置。
覆盖操作将一个图像的指定区域叠加到另一个图像的指定位置，并通过某种方式对两个图像进行融合，如根据透明度进行混合。
3. 混合模式叠加混合模式叠加是一种将两个图像按照不同的混合模式进行叠加的方法。
混合模式是一种定义了图像之间混合方式的规则。
常见的混合模式有正片叠底、滤色、叠加、亮光等。
正片叠底模式将两个图像的对应像素进行乘法运算，并将结果进行饱和运算。
滤色模式将两个图像的对应像素进行补色运算，并将结果进行饱和运算。
叠加模式将两个图像的对应像素进行加法和乘法运算，并将结果进行饱和运算。
亮光模式将两个图像的对应像素进行线性插值，并将结果进行饱和运算。
4. 混合通道叠加混合通道叠加是一种将两个或多个图像按照不同的权重进行叠加的方法。
halcon 区域的各种技巧
Halcon 区域的各种技巧Halcon 是一款强大的机器视觉软件库，广泛应用于工业自动化领域。
区域是Halcon 中的重要概念，用于表示图像中感兴趣的区域。
本文将介绍 Halcon 中区域的各种技巧，包括创建、操作和分析区域等方面。
1. 创建区域1.1 点集在 Halcon 中，可以通过点集来创建区域。
点集是由一系列二维坐标点组成的数据结构。
points := [[100, 200], [150, 250], [200, 300]]region := gen_region_points(points)上述代码创建了一个包含三个点的区域。
1.2 线段除了点集，还可以使用线段来创建区域。
线段由起始点和结束点组成。
start_x := 100start_y := 200end_x := 300end_y := 400region := gen_region_line(start_x, start_y, end_x, end_y)上述代码创建了一个起始点为 (100, 200)，结束点为 (300, 400) 的线段区域。
1.3 矩形矩形是一种常见的区域类型，在 Halcon 中可以通过指定左上角和右下角坐标来创建矩形。
top := 100left := 200bottom := 300right := 400region := gen_region_rectangle1(top, left, bottom, right)上述代码创建了一个左上角坐标为 (100, 200)，右下角坐标为 (300, 400) 的矩形区域。
1.4 圆形圆形也是一种常见的区域类型，在 Halcon 中可以通过指定圆心坐标和半径来创建圆形。
center_x := 200center_y := 300radius := 100region := gen_region_circle(center_x, center_y, radius)上述代码创建了一个圆心坐标为 (200, 300)，半径为 100 的圆形区域。
halcon知识点总结
halcon知识点总结Halcon基本概念Halcon的全称是HALCON（Highly Optimized Computer Vision Algorithms）, 是由MVTec Software GmbH公司开发的一款强大的视觉处理软件，为工业自动化领域提供了全面的解决方案。
这种软件广泛应用于制造业、半导体行业、电子产业、医药行业等领域，用于机器视觉系统的开发和部署。
Halcon具有以下几个基本概念：1. 图像处理Halcon是一种用于图像处理的软件，它提供了一系列的图像处理算法和工具，可以对图像进行预处理、分割、特征提取、匹配等操作，以满足各种不同的应用需求。
2. 机器视觉Halcon可以应用于机器视觉系统中，用于进行产品质量检测、物体识别和追踪、三维测量等操作，以提高生产效率和产品质量。
3. 算法优化Halcon提供了高度优化的图像处理算法，可以实现高性能和高效率的图像处理，适用于高速和复杂的生产环境。
特性Halcon具有以下一些重要的特性：1. 高性能Halcon使用了一系列高效的图像处理算法和数据结构，以实现高速的图像处理能力，能够满足各种不同的应用需求。
2. 多功能Halcon提供了丰富的图像处理和分析功能，可以用于多种不同的应用场景，如工业自动化、医疗影像、安防监控等。
3. 跨平台Halcon可以在多种不同的操作系统上运行，并且支持多种不同的开发语言和工具，可以轻松集成到现有的系统之中。
应用Halcon在多个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：1. 工业自动化在工业自动化领域，Halcon可以用于进行产品质量检测、零件识别和追踪、三维测量等操作，以提高生产效率和产品质量。
2. 医疗影像在医疗领域，Halcon可以用于进行医学影像处理和分析，如医学图像的识别、分割、量化分析等，以辅助医生进行诊断和治疗。
3. 安防监控在安防监控领域，Halcon可以用于进行行人识别、车辆识别、人脸识别等操作，以提高监控系统的识别能力和准确度。
halcon分裂合并算法
halcon分裂合并算法
Halcon分裂合并算法是一种用于图像处理的算法，主要用于图像分割
任务。
这个算法将图像分割为多个具有相似特征的区域，然后合并这
些区域以得到最终的分割结果。
算法的主要步骤如下：
1. 初始化：首先，将原始图像划分为一组初始区域。
每个初始区域包
含一些像素，并根据这些像素的特征进行分割。
2. 分裂：接下来，对每个初始区域进行分裂操作。
这个操作将当前区
域分成更小的子区域，直到满足某些停止条件。
分裂过程的目的是在
最细粒度上捕获图像中的细节和纹理。
3. 合并：在分裂操作完成后，算法开始合并过程。
合并操作将相似的
邻近区域合并为一个更大的区域。
相似性通常根据像素的特征进行度量，例如颜色、纹理等。
4. 更新：每次合并操作后，更新区域列表，并根据合并的结果重新计
算区域的特征。
这一步骤可以帮助确保合并的区域具有更准确的特征
表示。
5. 迭代：重复执行分裂和合并操作，直到满足停止条件。
停止条件可
以是合并次数的上限或合并后区域数的下限。
通过分裂合并算法，我们可以将原始图像分割成多个相似特征的区域，从而有助于进一步的图像分析和处理任务。
opencv学习笔记-图像叠加、混合
opencv学习笔记-图像叠加、混合在图像处理中，⽬标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest)，这是后期图像处理的基础，在获取ROI后，进⾏⼀些列的处理。
ROI区域在Opencv中就是Rect，先构建Rect，然后给予ROI⼀些特点，形成了图像掩膜。
⼀、ROI创建//定义⼀个Mat类型并给其设定ROI区域Mat imageROI;//⽅法⼀imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));//⽅法⼆imageROI=Image(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));代码中定义了⼀个Mat类型，是⼀种类似指针的引⽤，然后指向Image（Mat）中制定区域，这样就创建了⼀个ROI区域，这个区域在Image中。
⼆、图像掩膜图像掩膜，在ROI区域中导⼊⼀张图像，然后在image中进⾏加载Mat Image1= imread("dota_pa.jpg");//定义⼀个Mat类型并给其设定ROI区域，指向Image中坐标点200,250，长宽为cols和rowsMat imageROI= Image1(Rect(200,250,logoImage.cols,logoImage.rows));//加载掩模（必须是灰度图）Mat mask= imread("dota_logo.jpg",0);//将掩膜拷贝到ROIlogoImage.copyTo(imageROI,mask);三、线性混合线性混合就是，对两幅图像（f0（x）和f1（x））或两段视频（同样为（f0（x）和f1（x））产⽣时间上的画⾯叠化（cross-dissolve）效果，就像幻灯⽚放映和电影制作中的那样。
函数表⽰为：1、opencv函数-addWeighted函数void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);//第⼀个参数，InputArray类型的src1，表⽰需要加权的第⼀个数组，常常填⼀个Mat。
Halcon学习之八：图像区域叠加与绘制
overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中， ImageSource包含希望的灰度值图像overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : )将Region以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中paint_gray ( ImageSource, ImageDestination : MixedImage : : )将ImageSource的图像绘制到ImageDestination中，形成MixedImage。
paint_region ( Region, Image : ImageResult : Grayval, Type : )将Region以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中paint_xld ( XLD, Image : ImageResult : Grayval : )将XLD以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中set_grayval ( Image : : Row, Column, Grayval : )设置Image图像中坐标为（Row，Column）的灰度值程序：[c-sharp] view plaincopyprint?read_image (Image, 'G:/Halcon/images/images/claudia.png') gen_circle (Circle, 200, 200, 100.5)reduce_domain (Image, Circle, ImageReduced)gen_image_proto (Image, ImageCleared, 32)overpaint_gray (ImageCleared, ImageReduced)gen_image_const (Image1, 'byte', 512, 512)overpaint_region (Image1, Circle, 255, 'fill')* /* Copy a circular part of the image into the image : */read_image (Image2, 'G:/Halcon/images/images/brycecanyon1.png')paint_gray (ImageReduced, Image2, MixedImage)* /* Paint a rectangle into the image */read_image (Image3, 'G:/Halcon/images/images/pads.png')gen_rectangle1 (Rectangle1, 30, 20, 100, 200)paint_region (Rectangle1, Image3, ImageResult, 255, 'fill')* /* Paint colored xld objects into a gray image */* /* read and copy image to generate a three channel image */copy_image (Image2, image0)copy_image (Image2, image1)compose3 (image0, Image2, image1, MultiChannelImage)* /* extract subpixel border */threshold_sub_pix (MultiChannelImage, Border, 128)* /* select the circle and the arrows */circle := Border[14]arrow := Border[16]ObjectsConcat := [circle,arrow]* /* paint a green circle and white arrows (to paint all* * objects e.g. blue, pass [0,0,255] tuple for GrayVal) */paint_xld (ObjectsConcat, MultiChannelImage, ImageResult1, [0,1,0,1,1,255])。
halcon 创建区域的方法
halcon 创建区域的方法【原创实用版4篇】篇1 目录1.Halcon 简介2.创建区域的目的3.创建区域的方法4.注意事项篇1正文1.Halcon 简介Halcon 是一种用于工业自动化领域的编程语言，它是由德国的Siemens 公司开发的。
Halcon 在工业自动化控制领域有着广泛的应用，其强大的功能和灵活性使得工程师可以轻松地实现复杂的控制逻辑。
2.创建区域的目的在 Halcon 中，创建区域是一种组织和优化程序的方法。
通过创建区域，可以将程序划分为不同的部分，使得程序的结构更加清晰，便于维护和调试。
此外，创建区域还可以提高程序的执行效率，因为 Halcon 会根据区域的定义进行优化。
3.创建区域的方法在 Halcon 中，创建区域的方法非常简单。
以下是具体的步骤：（1）打开 Halcon 编辑器，新建或打开一个已有的程序。
（2）在程序中选择要创建区域的位置，通常是在程序的开始部分。
（3）点击工具栏上的“创建区域”按钮，或者使用快捷键“Ctrl+Shift+N”。
（4）在弹出的对话框中，输入区域的名称，并选择区域的类型。
区域的类型包括输入区、输出区、运算区、存储区等，根据需要进行选择。
（5）点击“确定”按钮，即可创建一个新的区域。
4.注意事项在创建区域时，需要注意以下几点：（1）区域的名称应该简洁明了，能够体现区域的功能和用途。
（2）区域的类型应该根据实际需要进行选择，不同的类型具有不同的功能和特点。
（3）在创建区域后，需要将相应的程序代码移动到新创建的区域中，以实现程序的优化。
总之，在 Halcon 中创建区域是一种有效的编程方法，可以帮助工程师更好地组织和管理程序，提高程序的执行效率。
篇2 目录1.Halcon 简介2.创建区域的目的3.创建区域的方法4.注意事项篇2正文1.Halcon 简介Halcon 是德国 Halder 公司开发的一款工业自动化软件，主要用于机器视觉和工业自动化控制领域。
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Halcon學習之八：圖像區域疊加與繪制
overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )
將灰度值不相同區域用不同顏色繪制到ImageDestination中，ImageSource包含希望的灰度值圖像
overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : )
將Region以一個恆定的灰度值繪制到Image圖像中
paint_gray ( ImageSource, ImageDestination : MixedImage : : )
將ImageSource的圖像繪制到ImageDestination中，形成MixedImage。
paint_region ( Region, Image : ImageResult : Grayval, Type : )
將Region以一個恆定的灰度值繪制到Image圖像中
paint_xld ( XLD, Image : ImageResult : Grayval : )
將XLD以一個恆定的灰度值繪制到Image圖像中
set_grayval ( Image : : Row, Column, Grayval : )
設置Image圖像中坐標為（Row，Column）的灰度值
程序：
[c-sharp]view plaincopy
1read_image (Image, 'G:/Halcon/images/images/claudia.png')
2gen_circle (Circle, 200, 200, 100.5)
3reduce_domain (Image, Circle, ImageReduced)
4gen_image_proto (Image, ImageCleared, 32)
5overpaint_gray (ImageCleared, ImageReduced)
6gen_image_const (Image1, 'byte', 512, 512)
7overpaint_region (Image1, Circle, 255, 'fill')
8* /* Copy a circular part of the image into the image : */
9read_image (Image2, 'G:/Halcon/images/images/brycecanyon1.png')
10paint_gray (ImageReduced, Image2, MixedImage)
11* /* Paint a rectangle into the image */
12read_image (Image3, 'G:/Halcon/images/images/pads.png')
13gen_rectangle1 (Rectangle1, 30, 20, 100, 200)
14paint_region (Rectangle1, Image3, ImageResult, 255, 'fill')
15* /* Paint colored xld objects into a gray image */
16* /* read and copy image to generate a three channel image */
17copy_image (Image2, image0)
18copy_image (Image2, image1)
19compose3 (image0, Image2, image1, MultiChannelImage)
20* /* extract subpixel border */
21threshold_sub_pix (MultiChannelImage, Border, 128)
22* /* select the circle and the arrows */
23circle := Border[14]
24arrow := Border[16]
25ObjectsConcat := [circle,arrow]
26* /* paint a green circle and white arrows (to paint all
27* * objects e.g. blue, pass [0,0,255] tuple for GrayVal) */
28paint_xld (ObjectsConcat, MultiChannelImage, ImageResult1, [0,1,0,1,1,255]) 處理效果：。