HALCON数字图像处理-第7章 图像分割
halcon 语义分割推理
halcon 语义分割推理Halcon语义分割推理Halcon是一种强大的机器视觉软件，其语义分割推理功能被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、医学影像分析、智能安防等。
本文将重点介绍Halcon语义分割推理的原理、应用及其在实际场景中的效果。
一、Halcon语义分割推理的原理语义分割是指将图像中的每个像素分类到不同的语义类别中，例如将道路、车辆、行人等区分开来。
而Halcon的语义分割推理功能就是通过训练好的模型，对输入的图像进行像素级别的分类，从而实现对图像中不同物体的识别与分割。
Halcon语义分割推理的原理可以简单分为以下几个步骤：1. 数据准备：首先，需要收集并准备一批带有标注的图像数据，其中每个像素都标注了其所属的语义类别。
2. 模型训练：使用Halcon提供的训练工具，对准备好的数据进行模型训练。
在训练过程中，Halcon会根据输入的图像和标注数据，学习不同语义类别的特征和区分方法。
3. 模型评估：训练完成后，需要对模型进行评估，以确保其在未知数据上的泛化能力。
通过评估指标如准确率、召回率等，可以对模型的性能进行客观的评估。
4. 推理过程：当模型训练和评估完成后，就可以将其应用于实际场景中。
在推理过程中，Halcon会将输入的图像送入模型，通过像素级别的分类，得到图像中不同物体的分割结果。
二、Halcon语义分割推理的应用Halcon语义分割推理在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，Halcon语义分割推理可以帮助车辆实时识别道路、车辆、行人等物体，从而提高自动驾驶系统的感知能力，确保行驶安全。
2. 医学影像分析：在医学影像领域，Halcon语义分割推理可以帮助医生快速准确地识别出肿瘤、病变等病理区域，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 智能安防：在智能安防领域，Halcon语义分割推理可以对监控视频中的人、车、物进行实时分割和识别，从而提高监控系统的智能化程度，辅助安防人员进行异常检测和预警。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是指应用机器视觉技术在工业生产中，实现产品质量检测、工业自动化等一系列目标。
而HALCON则是一款功能齐全、具备丰富图像处理库的应用授权软件。
本文将介绍HALCON图像处理中的基本操作和应用。
一、HALCON图像处理的基本操作1.图像加载：使用read_image操作，该操作可以加载多种图像格式的图片文件。
如：read_image(Image, “test.jpg”)。
2.图像显示：使用disp_image操作可以对加载图像进行可视化处理并显示在界面上。
如：disp_image（Image）。
3.图像缩放：resize_image操作可以对图像进行缩放处理，缩放后的图像尺寸可以根据需求调整。
如：resize_image（Image，Image2，800，600，”bilinear”）。
4.图像灰度化：使用rgb1_to_gray操作可以将彩色图像转化为灰度图像。
如：rgb1_to_gray（Image，Image2）。
5.边缘检测：使用edge_image操作可以对图像进行边缘检测，检测出目标区域的轮廓和边缘。
如：edge_image（Image，Image2，”canny”）。
6.形态学操作：morph_operator操作可以对图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开、闭等。
如：morph_operator（Image，Image2，”dilation”，5）。
7.颜色分割：color_segmentation操作可以根据像素的颜色信息进行分割处理，一般是针对彩色图像。
如：color_segmentation （Image，Image2，“HSV”，[1, 0，0]，[255， 255， 255]）。
二、HALCON图像处理的应用1.工业质检：HALCON图像处理可以应用于工业质检领域，在生产线上进行产品质量检测，包括外观、尺寸、缺陷等。
2.智能制造：HALCON图像处理可以实现机器视觉智能制造，根据生产工艺流程和生产数据进行智能制造调节和优化。
halcon图像分割要点
Halcon 图像分割要点Halcon 是一种开放式的机器视觉软件库，具有强大的图像处理和机器视觉功能。
图像分割是 Halcon 中最基本的任务之一，这篇文章将重点介绍 Halcon 图像分割的要点。
图像分割的简介图像分割是计算机视觉中的基本步骤之一，目的是将图像划分为多个不同的区域，每个区域内的像素具有一定的相似性，这些区域被称为图像中的物体或背景。
常用的分割方法有基于阈值、基于边缘和基于区域的方法。
Halcon 图像分割的要点Halcon 中有多种图像分割算法可供选择，这里列举几个常用的图像分割要点。
1. 常见的基于阈值的图像分割方法基于阈值的分割方法是最基本的分割方法之一，其将给定的图像根据像素强度与阈值之间的关系，将图像分成两个或多个不同的区域。
在 Halcon 中，可以使用threshold()函数进行基于阈值的图像分割，具体使用方法如下：threshold(Image, Region, MinGray, MaxGray)其中，Image为输入图像，Region为输出分割后的区域，MinGray和MaxGray分别为最小和最大的阈值，通过调整阈值的大小可以实现不同阈值下的图像分割。
2. 基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是另一种常见的分割方法。
与基于阈值的方法不同，基于边缘的方法不是将图像分成几个区域，而是将图像中相邻的像素中的边缘信息提取出来，进而找到图像中的物体。
在 Halcon 中，可以使用edges_image()函数进行基于边缘的图像分割，具体使用方法如下：edges_image(Image, Edges)其中，Image为输入图像，Edges为输出的边缘信息。
3. 区域生长算法区域生长算法是基于区域的图像分割方法，其实现原理是从一组种子像素开始，然后向外扩展相似像素的区域，直到到达区域边界。
在 Halcon 中，可以使用regiongrowing()函数进行区域生长算法，具体使用方法如下：regiongrowing(Image, Seed, Region, Contrast, Delta, MaxSize)其中，Image为输入图像，Seed为种子像素，Region为输出的分割区域，Contrast为最小差异，Delta为生长率，MaxSize为区域最大大小。
halcon图像分割
Halcon图像分割什么是HalconHalcon是一个功能强大的计算机视觉软件，它被广泛应用于汽车行业、半导体、医药、电子、食品、机器人等领域。
Halcon能够对图像进行高效分析，并提供准确的结果，因此被许多企业和机构所青睐。
为什么需要图像分割在计算机视觉中，图像分割是一个重要的概念。
图像分割是指将一副图像分成若干个互不重叠的部分或分割成不同的区域，以便进行进一步的处理。
图像分割的应用很广泛，如医疗图像中需要寻找肿瘤区域、道路交通图像中需要寻找汽车的位置等等。
图像分割是计算机视觉中的一项基本任务，是许多高级计算机视觉任务的前置步骤。
Halcon中的图像分割Halcon中的图像分割功能非常强大。
在Halcon中，有很多种不同的图像分割方法，比如：阈值分割阈值分割是一种非常简单的分割方法，它通过选择合适数值的阈值将图像分割成两个部分：前景和背景。
具体的操作是，首先将图像转化为灰度图像，然后选择一个适当的阈值，将灰度值大于该阈值的像素作为一个部分，其余的像素作为另一个部分。
在Halcon中，可以使用threshold函数实现阈值分割。
区域生长区域生长是一种迭代的分割方法，它从种子像素开始，逐步将与之相邻的像素加入到分割区域中。
区域生长分割方法主要是通过计算像素点之间的相似度来实现的。
在Halcon中，可以使用regiongrowing函数实现区域生长分割。
分水岭算法分水岭算法是一种基于拓扑学的分割方法。
分水岭算法将图像看成一个地形地貌，将图像中每个像素看成一个高度值，则在较高点的地方形成的凸起或山峰则被认为是一块区域，而连接不同块的低点就是海拔低的河谷，而把river valley之间的山岭剖开就是把整个的图像分割成不同的区域。
在Halcon中，可以使用watersheds函数实现分水岭算法。
结论Halcon是一个十分强大的计算机视觉软件，在图像分割方面，其提供了多种不同的分割方法。
用户可以根据自己的需求和实际情况选取不同的分割方法，得到准确的分割结果。
halcon中difference算子
halcon中difference算子Halcon中的“difference算子”是一个非常重要的运算符，可用于图像分割以及特定区域的检测和匹配。
这篇文章将介绍“difference算子”的原理、用法以及应用范围。
一、原理与用途“difference算子”是指将两幅图像逐点作差，生成一个新的差分图像的运算。
其原理在数学上可以表示为：I(x,y)=|A(x,y)-B(x,y)|其中，I(x,y)是输出图像，A(x,y)和B(x,y)分别是输入的两幅源图像。
如果两幅源图像中的像素值相等，则输出图像中的像素值为0；如果它们的像素值不同，则输出图像中的像素值为差值的绝对值。
在Halcon中，“difference算子”主要用于图像分割，它可以通过在输入图像上的某个区域中选择不同的像素值，将区域分割成几个子区域。
相应地，应用该算子可以在图像中检测特定区域。
例如，如果对一张水果图像应用“difference算子”，可以从图像中分离出任何一种水果，因为他们拥有不同的颜色或纹理等特征。
该算子还可以用于匹配和跟踪运动物体。
在第一幅图像中，可以选择物体的一部分作为模板，然后在后续帧中用相同的算法来寻找相同的区域。
差分图像中的非零像素会使匹配更加准确，因为它们表示两幅图像中的不同区域。
二、Halcon应用在Halcon中，应用“difference算子”主要有以下几个环节：1、图像分割为了进一步展示该算子的用途，我们准备了以下图像：图1：源图像基于该原图像，我们定义一张具有类别标记的大部分区域图：图2：区域图接下来我们就可以根据图2中不同区域的标记，在原图像中使用“differen ce算子”来分割图像。
为了演示不同区域的分割效果，可以用不同的颜色来加以区分。
结果如图3所示：图3：分割后的图像通过使用“difference算子”，可以将一张图像分成多个区域，便于进行进一步的数据分析以及特定目标的检测等工作。
2、物体特征检测在一幅标记了类别的图像中，可以利用“difference 算子”来查找特定区域。
图像分割方法
图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在将图像分成具有语义信息的区域。
图像分割在许多应用中都扮演着重要的角色，比如医学图像分析、自动驾驶、图像检索等。
针对不同的应用场景，有多种图像分割方法被提出并应用于实际问题中。
本文将介绍几种常见的图像分割方法，并对它们的原理和特点进行简要的分析。
1. 阈值分割。
阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法。
其基本思想是将图像的灰度值按照设定的阈值进行划分，从而将图像分成不同的区域。
对于灰度图像，可以根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为目标和背景两类。
阈值分割方法简单易行，但对光照变化和噪声敏感，对于复杂背景和多目标分割效果有限。
2. 边缘检测分割。
边缘检测分割是一种基于图像边缘信息的分割方法。
其基本思想是利用图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。
常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。
通过检测图像中的边缘信息，可以将图像分成具有明显边界的区域。
边缘检测分割方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但在边缘连接处容易出现断裂和断点。
3. 区域生长分割。
区域生长分割是一种基于像素生长的分割方法。
其基本思想是从种子点开始，根据一定的生长准则逐步将与种子点相邻且满足条件的像素加入到同一区域中，直到满足停止准则为止。
区域生长分割方法适用于具有明显区域特征的图像，对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于种子点的选择和生长准则的确定比较敏感。
4. 基于深度学习的分割方法。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分割方法逐渐成为研究热点。
深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域取得了显著的成果。
这些方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的学习，能够有效地提取图像的语义信息，对于复杂背景和多目标分割效果较好。
总结。
图像分割是计算机视觉领域中的重要问题，有许多方法可以用来实现图像分割。
不同的方法适用于不同的应用场景，具有各自的特点和局限性。
halcon中分裂合并算法
halcon中分裂合并算法Halcon中分裂合并算法Halcon是一种强大的机器视觉开发工具，其提供了丰富的图像处理算法和函数库。
其中，分裂合并算法是Halcon中一种常用的图像分割算法，用于将图像分割成具有相似特征的区域，以便进行后续的目标检测、识别和测量等任务。
分裂合并算法是一种基于区域的图像分割方法，其基本思想是将图像分成若干个初始区域，然后通过合并或分裂这些区域，得到最终的分割结果。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 初始化：将图像分成若干个初始区域。
通常情况下，可以使用常见的分割算法如阈值分割、边缘检测等来得到初始区域。
2. 区域合并：根据一定的合并准则，将相邻的区域合并成一个更大的区域。
合并准则可以根据具体的应用需求来确定，通常可以采用颜色相似度、纹理相似度、形状相似度等来衡量区域间的相似程度。
3. 区域分裂：根据一定的分裂准则，将过大或过复杂的区域进行分裂，得到更细致的分割结果。
分裂准则可以考虑区域的边缘强度、纹理复杂度等因素。
4. 迭代合并和分裂：重复进行区域合并和分裂操作，直到满足停止准则为止。
停止准则可以根据分割效果来确定，如区域数量、分割质量等。
分裂合并算法的优点是可以根据具体的应用需求来定义合并和分裂准则，从而得到更好的分割结果。
同时，该算法也具有较好的鲁棒性和计算效率，适用于各种不同的图像场景。
然而，分裂合并算法也存在一些局限性。
首先，合并和分裂的准则需要根据具体的应用场景来定义，缺乏通用性。
其次，算法的分割结果可能受到图像质量、噪声等因素的影响，导致分割结果不准确。
此外，算法的计算复杂度较高，在处理大尺寸图像时可能存在效率问题。
为了克服上述问题，可以结合其他图像分割算法来改进分裂合并算法。
例如，可以在分裂合并的基础上引入边缘信息、纹理信息等，以提高分割的准确性和稳定性。
此外，还可以使用多尺度分割方法，将图像分割成不同尺度的区域，从而更好地捕捉图像中的细节信息。
总结起来，Halcon中的分裂合并算法是一种常用的图像分割方法，可以将图像分割成具有相似特征的区域。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉技术是近年来广泛应用于制造业、智能制造等领域的一项先进技术。
而Halcon（halcon软件）作为机器视觉领域的一个重要工具之一，为很多工厂和企业的生产提供了有力的支持。
以下是Halcon基础教程的一些内容：一、图像的基本处理1.图像读取和显示使用 HDevelop 进行图像读取和显示，首先需要打开 Halcon 的环境。
read_image (Image,"图片路径")Using HDevelop 进行图像显示dev_close_window ()dev_open_window (0,0,800,600,"image", "no_titlebar", "") dev_display (Image)2.图像的预处理图像的预处理指对原始图像进行一系列处理，以便于后续处理。
常见的预处理有图像灰度化、平滑化、二值化等。
a.灰度化：将RGB图像转换为灰度图象。
gray_image(Image,GrayImage)b.平滑化：对于物体在图像中可能产生的噪声，需对图像进行平滑化处理。
gauss_filter(Image,GaussImage,2)c.二值化：将灰度图产生为二值图，以便于后续的分析处理。
threshold(Image,Region,20,255)二、圆形和直线的基本检测1、圆形的检测a.使用梯度方向不变性（Gradient direction invariant）方法。
1) 对图像进行预处理，平滑和边缘检测。
gauss_filter(Image,Filtered,3)sobel_amp(Filtered,DerivGaussian,3)2) 选定圆心和半径的最小值和最大值，对圆进行扫描。
find_circles(FilteredCircles,DerivGaussian,MinRadius,Max Radius)3) 对于查找到的圆形和可能的重叠，消除重叠。
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典型算子
一阶算子
Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘，边缘定 位较准，但容易丢失一部分边缘，同时由于图像没有经过平滑 处理，因此不具有抑制噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且 含噪声少的图像处理效果较好。
Sobel算子很容易在空间上实现。Sobel算子边缘 检测器不但产生较好的边缘检测效果，同时因为Sobel算子引 入了局部平均，使其受噪声的影响也比较小。当使用较大的模 板时，抗噪声特性会更好，但是这样会增大计算量，并且得到 的边缘比较粗。
HALCON数字图像处理
Hough变换 Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。它是 把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间用极值点的检测来完成 目标的检测。 在实际中由于噪声和光照不均等因素，使得在很多情况下所获 得的边缘点是不连续的，必须通过边缘连接将它们转化为有意义的 边缘，一般的做法是对经过边缘检测的图像进一步使用连接技术， 从而将边缘像素组合成完整的边缘。
HALCON数字图像处理
7.3 区域分割
区域分割利用的是图像的空间性质，认为分割出 来的属于同一区域的像素应具有相似的性质。传统的 区域分割方法有区域生长和区域分裂与合并，还有源 于地形学的分水岭分割。
HALCON数字图像处理
1、区域生长法
区域生长也称为区域生成，其基本思想是将一幅图 像分成许多小的区域，并将具有相似性质的像素集合起 来构成区域。
HALCON数字图像处理
典型算子 像素边缘提取和亚像素边缘提取
例如某CMOS摄像机芯片，其像素间距为5.2微米。两 个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起 的。但是在微观上，它们之间还有更小的东西存在，这个更小 的东西我们称它为“亚像素”。
（a）像素边缘提取 （b）亚像素边缘提取
HALCON数字图像处理
Prewitt和Sobel算子的方程完全一样，只是常量 c=1。 由于常量c的不同，这一算子与Sobel算子不同的地方在 于没有把重点放在接近模板中心的像素点。当用两个掩膜板 （卷积算子）组成边缘检测器时，通常取较大的幅度作为输出 值HA。LCON数字图像处理
一阶算子
典型算子
原图
Roberts 滤波
总结
图像分割问题是一个十分困难的问题。例如，物 体及其组成部件的二维表现形式受到光照条件、透视畸变、 观察点变化等情况的影响，有时图像前景和背景在视觉上 无法进行简易的区分。因此，人们需要不断的进行学习， 不断的探索使用新方法对图像进行处理，以得到预期的效 果。
本章主要介绍了一些图像分割的基本概念、公式 推导、适用情况及例程。具体介绍了阈值分割、边缘检测、 区域分割等图像分割算法。对于选择何种图像分割方法进 行处理，还要考虑实际问题的特殊性。本章讨论的方法都 是实际应用中普遍使用的具有代表性的技术。
Prewitt 滤波 HALCON数字图像处理
Sobel滤 波
Kirsch滤 波
典型算子
高斯-拉普拉斯算子
拉普拉斯算子是一个二阶导数，对噪声具有很大的敏 感度，而且其幅值会产生双边缘。另外，边缘方向的不可检测 性也是拉普拉斯算子的缺点，因此，一般不以其原始形式用于 边缘检测。为了弥补拉普拉斯算子的缺陷，美国学者Marr提出 了一种算法，在使用拉普拉斯算子之前一般先进行高斯低通滤 波。
HALCON数字图像处理
1、实验法
实验法通过人眼的观察，对已知某些特征的图像试验 不同的阈值，观察是否满足要求。
实验法的问题是适用范围窄，使用前必须事先知道图 像的某些特征，比如平均灰度等，而且分割后的图像质量 的好坏受主观局限性的影响很大。
（b）分割后 HALCON数字图像处理
（a）原图
2、根据直方图谷底确定阈值法 如果图像的前景物体内部和背景区域的灰度值分布都比较均匀， 那么这个图像的灰度直方图具有明显双峰，此时可以选择两峰之间的 谷底对应的灰度值T作为阈值进行图像分割。 此种单阈值分割方法简单易操作，但是当两个峰值相差很远时不 适用，而且，此种方法容易受到噪声的影响，进而导致阈值选取的误 差。
HALCON数字图像处理
3、分水岭分割
现实中我们见到过 有山有湖的景象，那么那 一定是水绕山，山围水的 情形。当然在需要的时候， 要人工构筑分水岭，以防 集水盆之间的互相穿透。 而区分高山与水的界线， 以及湖与湖之间的间隔， 就是分水岭HALCON数字图像处理
HALCON数字图像处理
（a）原图
4、最大类间方差法 最大类间方差法选定的分割阈值应该使前景区域的平均灰度、 背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大，这种 差异用方差来表示。 该算法是在判别分析最小二乘法原理的基础上推导得出，计 算简单，是一种稳定、常用的算法。
（a）原图
HALCON数字图像处理
7.2 边缘检测
图像的边缘是图像的基本特征，边缘上的点是指图像 周围像素灰度产生变化的那些像素点，即灰度值导数较 大的地方。基于一阶导数 的边缘检测算子包括 Robert算子、Sobel算子、 Prewitt算子等，它们都 是梯度算子。
基于二阶导数的 边缘检测算子主要是高斯 -拉普拉斯边缘检测算子。
（a）原图 分割
（c）最终结果
（b）区域生长
HALCON数字图像处理
2、分裂合并法
从上面图像分割的方法中了解到，图像阈值分割法 可以认为是从上到下（从整幅图像根据不同的阈值分成 不同区域）对图像进行分开，而区域生长法相当于从下 往上（从种子像素开始不断接纳新像素最后构成整幅图 像）不断对像素进行合并。如果将这两种方法结合起来 对图像进行划分，便是分裂合并算法。因此，其实质是 先把图像分成任意大小而且不重叠的区域，然后再合并 或分裂这些区域以满足分割的要求。
（a）原图 HALCON数字图像处理
3、迭代选择阈值法
迭代式阈值选择方法的基本思路是：开始选择一个阈值作为 初始估计值，然后按照某种规则不断的更新这一估计值，直到满 足给定的条件为止。
这个过程的关键是选择什么样迭代规则。一个好的迭代规则 必须既能够快速收敛，又能够在每一个迭代过程中产生优于上一 次迭代的结果。
第7章
图像分割
◆ 7.1 ◆ 7.2 ◆ 7.3
阈值分割 边缘检测 区域分割
HALCON数字图像处理
7.1 阈值分割
定义： 阈值分割是一种按图像像素灰度幅度进行分割的方法，它是
把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限（阈值）的 方法，确定有意义的区域或要分割物体的边界。
步骤： （1）确定阈值； （2）将阈值与像素灰度值进行比较； （3）把像素分类。
（a）原图 （b）高斯-拉普拉斯边缘提取
HALCON数字图像处理
（c）零交叉边缘检测效
典型算子 Canny算子
Canny边缘检测算子是一种具有较好边缘检测性能的 算子，利用高斯函数的一阶微分性质，把边缘检测问题转换为 检测准则函数极大值的问题，能在噪声抑制和边缘检测之间取 得较好的折中。
（a）原图 （b）Canny边缘提取