Halcon_VC相关
halcon 中do_ocv_simple算子理解
一、介绍Halcon是一款强大的机器视觉软件，其内置了丰富的算子用于图像处理和分析。
其中，do_ocv_simple算子是Halcon中常用的一个算子，用于进行简单的光学字符识别（OCR）任务。
本文将针对这一算子进行深入的理解和探讨，以帮助读者更好地掌握Halcon软件的应用。
二、算子原理1. do_ocv_simple算子是基于Halcon内置的光学字符识别引擎（OCR）实现的。
其原理是通过对输入的图像进行预处理，然后使用OCR引擎对图像中的字符进行识别，并返回识别结果。
2. 在进行字符识别之前，通常需要对原始图像进行一系列的预处理操作，例如图像灰度化、去噪、字符分割等。
这些预处理操作可以提高字符识别的准确性和鲁棒性。
3. do_ocv_simple算子支持对单个字符或者多个字符的识别，用户可以根据实际需求设置参数进行调整。
三、使用方法1. 在使用do_ocv_simple算子进行字符识别时，首先需要加载需要处理的图像，并进行必要的预处理操作。
可以使用Halcon中的preprocessing算子对图像进行灰度化、去噪等处理。
2. 接下来，可以调用do_ocv_simple算子对预处理后的图像进行字符识别。
在调用该算子时，需要指定相应的参数，例如字符的位置、字符的大小、识别的字符集等。
3. 根据算子的返回结果，可以进一步处理识别到的字符，例如进行后续的数据分析、记录统计等。
也可以根据识别结果对图像进行标记或者其他可视化操作。
四、注意事项1. 在使用do_ocv_simple算子进行字符识别时，需要根据实际情况选择合适的参数，以确保识别的准确性和稳定性。
2. 对于不同类型的文本和背景，可能需要调整预处理操作的参数，以适应不同的场景和要求。
在实际使用中，需要不断尝试和调整，以获得最佳的识别效果。
3. 还需要注意算子的性能和运行效率，尤其是在处理大规模图像和复杂场景时，需要合理优化算法和参数，以保证处理速度和准确性。
HALCON运算符及功能-中文
HALCON运算符及功能Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3.clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。
4.clear_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型。
5.clear_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。
6.create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8.get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。
9.get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10.get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11.get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12.read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13.read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14.train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。
15.write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。
16.write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2Hyperboxes1.clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
2.close_all_class_box功能：清除所有分类器。
halcon算子较全的中文手册
1. Halcon算子概述Halcon是一种强大的机器视觉软件，它由MVTec开发，可用于各种工业和非工业应用。
在Halcon中，算子是至关重要的组成部分，它们可以实现图像处理中的各种功能，如滤波、边缘检测、特征提取等。
本文将以算子作为主题，深入探讨Halcon算子的各种特性和用法。
2. Halcon算子的分类Halcon算子可以分为预处理算子、过滤算子、分割算子、匹配算子、测量算子等多个类别。
每个类别都包含了众多的算子，它们可以根据图像处理任务的不同需求进行灵活组合和调用。
3. Halcon算子的特性Halcon算子具有许多独特的特性，如多样的输入输出形式、灵活的参数设置、高效的运算速度等。
这些特性使得Halcon算子在图像处理领域得到广泛应用，并受到了众多工程师和科研人员的喜爱。
4. Halcon算子的使用技巧在使用Halcon算子时，熟练掌握一些技巧和经验是非常重要的。
合理设置算子的参数、选择适当的算法、理解算子的内部原理等，都可以帮助我们更好地使用Halcon算子，提高图像处理的效率和准确性。
通过一些典型的应用案例，我们可以深入了解Halcon算子的实际应用。
这些案例涵盖了工业质检、医疗影像、无人驾驶、智能制造等多个领域，展示了Halcon算子的强大功能和广泛适用性。
6. 我对Halcon算子的个人理解作为一名Halcon用户，我对Halcon算子有着深刻的认识和体会。
我认为Halcon算子不仅仅是图像处理的工具，更是一种思维方式和解决问题的哲学。
通过深入学习和使用Halcon算子，我对图像处理和机器视觉有了全新的认识和理解。
总结与回顾通过本文的全面介绍和深度探讨，我们对Halcon算子有了更加全面和深入的了解。
从算子的分类到使用技巧，再到实际案例分析，我们逐步领略了Halcon算子的强大功能和潜力。
我相信，在今后的工作和研究中，我们可以更好地运用Halcon算子，为图像处理和机器视觉领域的发展做出更大的贡献。
C#与Halcon混合编程的几种方式
C#与Halcon混合编程的⼏种⽅式Halcon的学习过程中，关于Halcon的混合编程是⽆法避免的，Halcon可以和很多种语⾔进⾏混编，这⾥仅赘述与C#语⾔进⾏混编的⼀些简单⽅式。
C#与Halcon进⾏混编的⽅式⼤体可以分为：使⽤Halcon导出功能、⾯向对象的⽅式、Halcon引擎。
当然，除了以上⽅法，还有导出库⼯程这样的⽅式可以选择，这⾥就不再阐述。
⼀、Halcon导出功能下图为使⽤Halcon编写的简单程序然后点击⽂件-》导出，或者直接点击如下按钮点击导出之后，选择语⾔为C#-Halcon/.NET，选择好导出⽂件的路径，则会得到⼀个和Halcon程序同名的.cs⽂件打开.cs⽂件，我们看到导出的代码中有⼀个action的⽅法，这个⽅法是即是我们需要重点关注的部分，我们在Halcon中写的代码都在这个⽅法中有所实现。
以下为action的代码：1private void action()2 {345// Local iconic variables67 HObject ho_Image, ho_Region, ho_ConnectedRegions;8 HObject ho_RegionDilation;910// Local control variables1112 HTuple hv_Width = null, hv_Height = null;13// Initialize local and output iconic variables14 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Image);15 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Region);16 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_ConnectedRegions);17 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_RegionDilation);18 ho_Image.Dispose();19 HOperatorSet.ReadImage(out ho_Image, "printer_chip/printer_chip_01");20 HOperatorSet.GetImageSize(ho_Image, out hv_Width, out hv_Height);21if (HDevWindowStack.IsOpen())22 {23 HOperatorSet.SetPart(HDevWindowStack.GetActive(), 0, 0, hv_Height, hv_Width);24 }25 ho_Region.Dispose();26 HOperatorSet.Threshold(ho_Image, out ho_Region, 128, 255);27 ho_ConnectedRegions.Dispose();28 HOperatorSet.Connection(ho_Region, out ho_ConnectedRegions);29 ho_RegionDilation.Dispose();30 HOperatorSet.DilationCircle(ho_ConnectedRegions, out ho_RegionDilation, 3.5);31if (HDevWindowStack.IsOpen())32 {33 HOperatorSet.DispObj(ho_Image, HDevWindowStack.GetActive());34 }35if (HDevWindowStack.IsOpen())36 {37 HOperatorSet.DispObj(ho_ConnectedRegions, HDevWindowStack.GetActive());38 }394041 ho_Image.Dispose();42 ho_Region.Dispose();43 ho_ConnectedRegions.Dispose();44 ho_RegionDilation.Dispose();4546 }action现在，需要我们对这个代码进⾏简单的更改，就可以在C#的Halcon窗体控件中将其显⽰出来，⾸先，新建⼀个C#窗体程序，添加halcondotnet的引⽤，并且添加其命名空间，在主窗体上添加⼀个Halcon的窗体控件和⼀个Button控件，并在Button的Click事件对应的⽅法中添加如下代码即可：代码如下：1namespace Halconprogram2 {3public partial class Form1 : Form4 {5public Form1()6 {7 InitializeComponent();8 }910private void button1_Click(object sender, EventArgs e)11 {1213// Local iconic variables1415 HObject ho_Image, ho_Region, ho_ConnectedRegions;16 HObject ho_RegionDilation;1718// Local control variables1920 HTuple hv_Width = null, hv_Height = null;21// Initialize local and output iconic variables22 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Image);23 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_Region);24 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_ConnectedRegions);25 HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_RegionDilation);26 ho_Image.Dispose();27 HOperatorSet.ReadImage(out ho_Image, "printer_chip/printer_chip_01");28 HOperatorSet.GetImageSize(ho_Image, out hv_Width, out hv_Height);2930 HOperatorSet.SetPart(hWindowControl1.HalconID, 0, 0, hv_Height, hv_Width);3132 ho_Region.Dispose();33 HOperatorSet.Threshold(ho_Image, out ho_Region, 128, 255);34 ho_ConnectedRegions.Dispose();35 HOperatorSet.Connection(ho_Region, out ho_ConnectedRegions);36 ho_RegionDilation.Dispose();37 HOperatorSet.DilationCircle(ho_ConnectedRegions, out ho_RegionDilation, 3.5);3839 HOperatorSet.DispObj(ho_Image, hWindowControl1.HalconID);404142 HOperatorSet.DispObj(ho_ConnectedRegions, hWindowControl1.HalconID);434445 ho_Image.Dispose();46 ho_Region.Dispose();47 ho_ConnectedRegions.Dispose();48 ho_RegionDilation.Dispose();49 }50 }51 }HalconProgram⽐较前两段代码可以发现，只是对Halcon中导出的.cs⽂件进⾏了简单的窗体句柄的更改，其他地⽅没有任何改变，即可实现想要的效果。
基于HALCON的模板匹配方法总结.
基于HALCON的模板匹配方法总结基于HALCON的模板匹配方法总结HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。
这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。
这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果。
在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。
下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。
1.Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。
基本流程是这样的，如下所示：⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。
halcon几何定位+仿射变换算子总结
一、概述Halcon是一款强大的机器视觉软件，其几何定位和仿射变换算子在工业自动化和图像处理领域有着重要的应用。
本文将对Halcon中的几何定位和仿射变换算子进行总结和讨论，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些帮助。
二、Halcon几何定位算子1. 几何定位的基本原理几何定位是指在图像处理中找到物体的几何位置和姿态的过程。
Halcon提供了一系列用于几何定位的算子，如find_shape_model、find_scaled_shape_model、find_line和find_circle等。
这些算子可以用于在图像中查找特定形状的物体，并确定其位置和旋转角度。
2. 几何定位算子的使用方法在使用Halcon进行几何定位时，首先需要提供一个模板图像或者基准对象的特征描述，然后利用相应的算子在目标图像中进行匹配，最终得到物体的位置和姿态信息。
其中，find_shape_model和find_scaled_shape_model算子适用于查找具有特定形状和尺寸的物体，而find_line和find_circle算子则可以用于检测直线和圆圈等基本几何形状。
3. 几何定位算子的优缺点Halcon的几何定位算子具有高精度、高鲁棒性和良好的实时性等优点，可以应用于工业自动化领域中的物体检测和定位任务。
但是，对于光照变化大或者物体表面纹理复杂的情况，其准确性可能会受到一定程度的影响。
三、Halcon仿射变换算子1. 仿射变换的基本原理仿射变换是指在二维空间中对图像进行平移、旋转、缩放和错切等操作的线性变换过程。
Halcon提供了一系列用于仿射变换的算子，如affine_trans_image、hom_mat2d_identity、hom_mat2d_translate和hom_mat2d_rotate等。
这些算子可以用于对图像进行各种仿射变换操作。
2. 仿射变换算子的使用方法在使用Halcon进行仿射变换时，首先需要构造一个仿射变换矩阵，然后利用相应的算子对图像进行变换。
halcon引擎编程流程
halcon引擎编程流程Halcon引擎编程流程Halcon引擎是一种用于机器视觉应用开发的强大工具，它可以帮助开发者快速构建高效准确的视觉系统。
本文将介绍Halcon引擎的编程流程，帮助读者了解如何使用Halcon引擎进行开发。
一、引擎初始化在使用Halcon引擎之前，首先需要进行引擎的初始化。
这一步骤包括加载引擎库文件、创建引擎实例等操作。
通过调用相应的函数，我们可以完成引擎的初始化工作。
二、图像采集和预处理在进行图像处理之前，我们需要先采集图像并进行预处理。
Halcon 引擎提供了一系列的函数来实现图像采集和预处理的功能。
我们可以使用相机接口函数来获取实时图像数据，并使用图像处理函数对图像进行一些基本的预处理操作，例如灰度化、平滑、二值化等。
三、特征提取和匹配在进行目标检测和识别时，我们需要对图像进行特征提取和匹配。
Halcon引擎提供了一些常用的特征提取和匹配算法，例如边缘检测、形状匹配、模板匹配等。
通过调用这些函数，我们可以提取图像中的关键特征，并与预先设定的模板或样本进行匹配，从而实现目标的检测和识别。
四、图像分割和分析除了目标检测和识别外，Halcon引擎还可以进行图像分割和分析。
图像分割是将图像分成若干个区域的过程，而图像分析则是对这些区域进行特征提取和分析。
Halcon引擎提供了一些常用的图像分割和分析算法，例如区域生长、边缘跟踪、形状分析等。
通过调用这些函数，我们可以将图像分割成具有不同特征的区域，并对这些区域进行进一步的分析和处理。
五、结果显示和输出在完成图像处理和分析之后，我们需要将结果显示和输出。
Halcon 引擎提供了一些函数来实现结果的显示和输出，例如图像显示、文本输出、图像保存等。
通过调用这些函数，我们可以将处理结果以图像或文本的形式输出，以便后续的应用。
六、引擎释放在完成所有的图像处理和分析之后，我们需要释放Halcon引擎的资源。
这一步骤包括释放引擎实例、关闭相机等操作。
Halcon基础知识总结（一文学会halcon基础操作，总结自超人视觉）
Halcon基础知识总结（⼀⽂学会halcon基础操作，总结⾃超⼈视觉）此⽂根据《超⼈视觉 halcon启蒙班》写成，结合图⽚和例程，直观简单地介绍halcon的最基本操作基础知识光学：⼏何光学，物理光学数学：导数为主的⾼等数学，矩阵论五种需求：1.识别定位2.符号识别：⼀⼆维码，OCR3.测量需求4.缺陷需求（最常见，难度最⼤）5.⼿眼标定和抓取（结合运动控制）图像处理⼀般思路1.采集2.预处理拉开灰度⼏何变换去噪：中值滤波，均值滤波，⾼斯滤波抠图3.图像分割⼆值化形态学特征选择ps：Halcon⾥区域和图像是不同概念4.识别显⽰5.通信三⼤数据类型图像，区域，XLD灰度直⽅图勾选“阈值”将灰度值在”绿线和红线之间”的以选定颜⾊进⾏填充将把圈定的阈值范围内的直⽅图均匀拉伸释放到整个直⽅图轴上数组语法* Simple tuple operationsTuple1 := [1,2,3,4,5]Number := |Tuple1|SingleElement := Tuple1[3]Part := Tuple1[1:3]Copy := Tuple1[0:|Tuple1| - 1]运⾏结果读取图⽚的四种⽅法1. ⽂件 -> 读取图⽚2. Image Acquisition -> ⾃动检测接⼝（刷新设备）-> Direct show，从摄像头直接读图3. Image Acquisition -> 选择⽂件，从图像⽂件中读取4. Image Acquisition -> 选择路径，结合正则表达式读取路径下的图⽚PS：⽤Image Acquisition读取时记得点击代码⽣成摄像头抓取模式：在可视化 -> 更新窗⼝中调整同步采集：实时抓取，⼀直抓取异步采集：只等图⽚处理完后，grab_image才开始抓取PS：更多信息包括双相机采集，可以在案例 -> ⽅法 -> 图像采集设备中学习ROI（感兴趣区域）特征检测PS：⼆值化之后的区域虽然不连通，但仍然认为是⼀个区域。
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如何使用VC在Halcon中得到像素的信息作者：支源，时间2007-3-16Halcon的强大功能使我们省去很多图像处理（机器视觉）中的很多麻烦而又重复性的工作。
但是，面向不同的应用，应该编写自己最核心的算法，从而达到最佳的处理效果；而且Halcon并不可能把各种情况都考虑进去。
以下是我初步入门Halcon和VC的一点感触和想法，已经被实验证明了是正确的。
1，在VC中，使用Halcon打开图像文件，这里要注意read_image()和get_image_pointer1()指令被HDevelop翻译过来以后如下：Hobject ImageHTuple Pointer, Type, Width, Heightget_image_pointer1(Image, &Pointer, &Type, &Width, &Height);VC中如下声明：Halcon::Hobject ImageHalcon::HTuple Pointer, Type, Width, HeightVC中也可以如下声明使用：Hobject ImageChar lpcsType[MAX_STRING]Hlong Pointer, Width, Height 或long Width, Height（如果定义为HTuple Pointer ; Hlong Width, Height; 编译会出现错误;使用Halcon::HTuple Pointer, Type, Width, Height的话，后续中需要图像的高宽时，强制类型转换不可用；当然Hlong可以换成long，推荐使用Hlong。
）get_image_pointer1(Image, &Pointer, lpcsType, &Width, &Height);这里注意，在VC中如果get_image_pointer1( )中的字节类型使用tuple变量，那么Width和Height也必须使用tuple变量，否则编译时候容易出错误，至于原因是什么，可能halcon编译的时候需要各个参数的类型形式一致。
2，tuple类型的返回指针Pointer指向图像数据区域（如果是彩色则指向色彩的第一通道），图像的RGB色彩存放是同一种色彩信号最放在一起。
注意Pointer所指向区域的大小比图像必须的色彩信息要大许多，这里可能是因为必须为tuple变量定义一定的类型限制，从而使用的空间变大了（由于不了解tuple的内部存储格式，所以不敢断定）。
请看下面一段例子程序：使用Halcon，把彩色图像转化为灰度图像，然后使用Pointer指针得到灰度图像并显示，包括在VC窗口中进行显示部分。
using namespace Halcon;char lpcsType[MAX_STRING];Hlong PointerGray,WidthGray, HeightGray;rgb1_to_gray(objImage, &objImageGray);get_image_pointer1(objImage, &PointerGray, lpcsType, &WidthGray, &HeightGray);BYTE * lpByte;BYTE * ImageGray;int bytewidth;bytewidth = ((long) WidthGray * 3 + 3 ) / 4 * 4 ;ImageGray = NULL ;ImageGray = new BYTE[ bytewidth * (long) HeightGray];lpByte = (BYTE *) PointerGray; //注意结合图像像素存储的类型进行定义int i,j;for( j = (long)HeightGray-1; j>=0; j--){ //（注意tuple中图像数据的存放和VC中的差别）for( i = 0; i < (long)WidthGray; i++){* (ImageGray + j * bytewidth + i * 3 + 0 ) = * lpByte ;* (ImageGray + j * bytewidth + i * 3 + 1 ) = * lpByte ;* (ImageGray + j * bytewidth + i * 3 + 2 ) = * lpByte ;lpByte++;}}BITMAPINFO * RotateBmpInfo;BYTE * bitBuffer;bitBuffer = NULL;bitBuffer = new BYTE[sizeof(BITMAPINFO)];RotateBmpInfo = (BITMAPINFO *)bitBuffer;RotateBmpInfo->bmiHeader.biSize= sizeof(BITMAPINFOHEADER); RotateBmpInfo->bmiHeader.biHeight= HeightGray;RotateBmpInfo->bmiHeader.biWidth= WidthGray;RotateBmpInfo->bmiHeader.biPlanes= 1;RotateBmpInfo->bmiHeader.biBitCount= 24;RotateBmpInfo->bmiHeader.biCompression= BI_RGB; RotateBmpInfo->bmiHeader.biSizeImage= HeightGray * bytewidth; RotateBmpInfo->bmiHeader.biXPelsPerMeter= 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biYPelsPerMeter= 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biClrUsed= 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biClrImportant= 0;CWnd * m_pWnd ;m_pWnd = AfxGetApp()->GetMainWnd();CDC *ddc = m_pWnd->GetDC();::StretchDIBits(ddc->GetSafeHdc(),WidthGray + 10,HeightGray + 10,WidthGray, //显示窗口宽度HeightGray, //显示窗口高度0,0,WidthGray, //图像宽度HeightGray, //图像高度ImageGray,RotateBmpInfo,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);m_pWnd->ReleaseDC(ddc) ;delete []ImageGray ;delete []bitBuffer ;后来实验发现，如果按照HDevelop默认翻译过来的规则写C++程序，如下：Halcon::Hobject ImageHalcon::HTuple Pointer, Type, Width, Height操作get_image_pointer1(objImage, &Pointer, &Type, &Width, &Height)执行以后，可以使用Width[0]，Height[0]进行数据访问，但是命令：lpByte = (BYTE *) PointerGray;不能够执行，作者也在进一步弄清楚如何解决这个问题，请大家给点帮助。
今天在调试程序中发现一个问题，再次让我感受Halcon内存管理的神秘，嘿嘿，说说问题吧Hlong PointerGray, PointerRed, PointerGreen, PointerBlue;Hlong WidthGray, HeightGray;get_image_pointer1(objImageGray, &PointerGray, lpcsType, &WidthGray,&HeightGray);编译可以通过，但是Hlong PointerGray, PointerRed, PointerGreen, PointerBlue;Hlong WidthGray, HeightGray;get_image_pointer3(objImage, &PointerRed, &PointerGreen, &PointerBlue,&lpcsType, &WidthGray, &HeightGray);编译就通不过，大家可以试一下如果需要，可以使用decompose3(objImage, &objImageRed, &objImageGreen, &objImageGray);然后使用函数get_image_pointer1（）得到指针我个人认为是Halcon的变量类型讲究统一，如果是Tuple都是Tuple，我个人认为PointerRed，PointerGreen，PointerBlue可能是Tuple变量中的三个量，而HeightGray不是按照Tuple变量进行管理的，纯属个人猜测，大家有想法的给我回，或发邮件zhiyuanshiji@或者zhiyuan_maiker@1.从Halcon到VC++read_image(&Image,"文件名");//读入的为灰度图像//获取图像指针，注意输出变量的类型char lpcsType[MAX_STRING];Hlong Pointer,Width, Height;get_image_pointer1(Image, &Pointer, lpcsType, &Width, &Height);//Halcon与VC++中的图像之间，存在着上下翻转BYTE * lpByte;BYTE * ImageG;int bytewidth;bytewidth = ((long) Width * 3 + 3 ) / 4 * 4 ;ImageG = NULL ;ImageG = new BYTE[ bytewidth * (long) Height ];lpByte = (BYTE *) Pointer; //注意结合图像像素存储的类型进行定义int i,j;for( j = (long)Height-1; j>=0; j--){ //（注意tuple中图像数据的存放和VC中的差别）for( i = 0; i < (long)WidthGray; i++){* (ImageG + j * bytewidth + i * 3 + 0 ) = * lpByte ;* (ImageG + j * bytewidth + i * 3 + 1 ) = * lpByte ;* (ImageG + j * bytewidth + i * 3 + 2 ) = * lpByte ;lpByte++;}}BITMAPINFO * RotateBmpInfo;BYTE * bitBuffer;bitBuffer = NULL;bitBuffer = new BYTE[sizeof(BITMAPINFO)];RotateBmpInfo = (BITMAPINFO *)bitBuffer;RotateBmpInfo->bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); RotateBmpInfo->bmiHeader.biHeight = Height;RotateBmpInfo->bmiHeader.biWidth = Width;RotateBmpInfo->bmiHeader.biPlanes = 1;RotateBmpInfo->bmiHeader.biBitCount = 24;RotateBmpInfo->bmiHeader.biCompression = BI_RGB; RotateBmpInfo->bmiHeader.biSizeImage = Height * bytewidth; RotateBmpInfo->bmiHeader.biXPelsPerMeter= 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biYPelsPerMeter= 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biClrUsed = 0;RotateBmpInfo->bmiHeader.biClrImportant = 0;CWnd * m_pWnd ;m_pWnd = AfxGetApp()->GetMainWnd();CDC *pDC = m_pWnd->GetDC();::StretchDIBits(pDC->GetSafeHdc(),Width + 10,Height + 10,Width, //显示窗口宽度Height, //显示窗口高度0,0,Width, //图像宽度Height, //图像高度ImageG,RotateBmpInfo,DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY);m_pWnd->ReleaseDC(pDC);delete [] ImageG ;delete [] bitBuffer ;2. 从VC++到Halconunsigned char *Pointer;int width, height;Pointer = new unsigned char[width * height];int i, j;for (i=0; i<height; i++){for (j=0; j<width; j++){Pointer = j % 255;}}Hobject Image;gen_image1_extern(&Image, "byte", (HTuple)width, (HTuple)height, (long)Pointer, NULL);注：a) gen_image1_extern函数中的变量width,height必须为HTuple类型，Pointer指针为unsigned char类型，输入时转换为long型。