HALCON 算子函数 整理 1-19章
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十九类算子汇总
Halcon十九类算子汇总HALCON算子一Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm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清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm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从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm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训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset释放一个数据集的内存。
2. close_all_class_box清除所有分类器。
3. close_class_box清除分类器。
4. create_class_box创建一个新的分类器。
HALCON算子函数Chapter 17：Tools
HALCON算子函數——Chapter 17 : Tools 17.1 2D-Transformations1. affine_trans_pixel功能：對像素坐標軸進行任意的仿射二維變換。
2. affine_trans_point_2d功能：對點進行任意的最簡二維變換3. bundle_adjust_mosaic功能：對一幅圖像的嵌合體采取一系列調整。
4. hom_mat2d_compose功能：將兩種相同類型二維變換矩陣相乘。
5. hom_mat2d_determinant功能：計算一個同質的二維變換矩陣的行列式。
6. hom_mat2d_identity功能：構建二維變換同樣的同質變換矩陣。
7. hom_mat2d_invert功能：插入一個同質二維變換矩陣。
8. hom_mat2d_rotate功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個循環。
9. hom_mat2d_rotate_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個循環。
10. hom_mat2d_scale功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個縮放。
11. hom_mat2d_scale_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個縮放。
12. hom_mat2d_slant功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個斜面。
13. hom_mat2d_slant_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個斜面。
14. hom_mat2d_to_affine_par功能：計算一個來自一個同質二維變換矩陣的仿射變換參數。
15. hom_mat2d_translate功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個旋轉。
16. hom_mat2d_translate_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個旋轉。
17. hom_mat2d_transpose功能：將一個同質二維變換矩陣轉置。
18. hom_mat3d_project功能：給一個二維投影變換矩陣投影一個仿射三維變換矩陣。
h精编con算子及其用途
h精编c o n算子及其用途内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）H a l c o n算子及其用途HALCON算子函数——Chapter 11 : Morphology（形态学）Gray-Values1. dual_rank功能：打开、取中值和关闭圆和矩形掩码。
2. gen_disc_se功能：为灰度形态学生成椭圆结构基础。
3. gray_bothat功能：执行一个图像的一个灰度值bottom_hat变换（原图像和它的闭之间的差）。
4. gray_closing功能：关闭一个图像的一个灰度值。
5. gray_closing_rect功能：关闭带矩形掩码的灰度值。
6. gray_cl_osing_shape功能：关闭带选择掩码的灰度值。
7. gray_dilation功能：扩大一个图像上的灰度值。
8. gray_dilation_rect功能：确定一个矩形的最小灰度值。
9. gray_dilation_shape功能：确定一个选择的掩码的最大灰度值。
10. gray_erosion功能：腐蚀一个图像的灰度值。
11. gray_erosion_rect功能：确定一个矩形的最小灰度值。
12. gray_erosion_shape功能：确定一个选择的掩码的最小灰度值。
13. gray_opening功能：打开一个图像的灰度值。
14. gray_opening_rect功能：打开一个矩形掩码的灰度值。
15. gray_openin_g_shape功能：打开一个选择的掩码的灰度值。
16. gray_range_rect功能：确定一个矩形的灰度值范围。
17. gray_tophat功能：执行一个图像的一个灰度值top_hat变换（原图像和它的开之间的差）。
18. read_gray_se功能：为灰度形态学下载一个结构基础。
Region1. bottom_hat功能：计算区域的bottom_hat（原图像和它的闭之间的差）。
HALCON运算符及功能
HALCON运算符及功能HALCON运算符及功能Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-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。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能:释放一个数据集的内存。
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算子及其用途
halcon算子及其用途Halcon算子及其用途HALCON算子函数——Chapter 11 : Morphology（形态学）Gray-Values1. dual_rank功能：打开、取中值和关闭圆和矩形掩码。
2. gen_disc_se功能：为灰度形态学生成椭圆结构基础。
3. gray_bothat功能：执行一个图像的一个灰度值bottom_hat变换（原图像和它的闭之间的差）。
4. gray_closing功能：关闭一个图像的一个灰度值。
5. gray_closing_rect功能：关闭带矩形掩码的灰度值。
6. gray_cl_osing_shape功能：关闭带选择掩码的灰度值。
7. gray_dilation功能：扩大一个图像上的灰度值。
8. gray_dilation_rect功能：确定一个矩形的最小灰度值。
9. gray_dilation_shape功能：确定一个选择的掩码的最大灰度值。
．10. gray_erosion功能：腐蚀一个图像的灰度值。
11. gray_erosion_rect功能：确定一个矩形的最小灰度值。
12. gray_erosion_shape功能：确定一个选择的掩码的最小灰度值。
13. gray_opening功能：打开一个图像的灰度值。
14. gray_opening_rect功能：打开一个矩形掩码的灰度值。
15. gray_openin_g_shape功能：打开一个选择的掩码的灰度值。
16. gray_range_rect功能：确定一个矩形的灰度值范围。
17. gray_tophat功能：执行一个图像的一个灰度值top_hat变换（原图像和它的开之间的差）。
18. read_gray_se功能：为灰度形态学下载一个结构基础。
Region1. bottom_hat功能：计算区域的bottom_hat（原图像和它的闭之间的差）。
2. boundary功能：把一个区域减小到它的边界。
HALCON中的算子大全(中英对照)
HALCON中的算子大全（中英对照）HALCON中的算子大全（中英对照）Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-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。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
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halcon算子中文解释comment ( : : Comment : ) 注释语句exit ( : : : ) 退出函数open_file ( : : FileName, FileType : FileHandle ) 创建（'output' or 'append' ）或者打开（output ）文本文件fwrite_string ( : : FileHandle, String : ) 写入stringdev_close_window ( : : : ) 关闭活跃的图形窗口。
read_image ( : Image : FileName : ) ；加载图片get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )获得图像的数据。
如：类型(= ' 字节',' ' ',uint2 int2 等等) 和图像的尺寸( 的宽度和高度) dev_open_window( : :Row,Column,WidthHeight,Background :WindowHandle ) 打开一个图形的窗口。
dev_set_part ( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : ) 修改图像显示的位置dev_set_draw (’fill’)填满选择的区域dev_set_draw (’margin’)显示的对象只有边缘线，dev_set_line_width (3) 线宽用Line Width 指定threshold ( Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 选取从输入图像灰度值的g 满足下列条件:MinGray < = g < = MaxGray 的像素。
dev_set_colored (number) 显示region 是用到的颜色数目dev_set_color ( : : ColorName : ) 指定颜色connection ( Region : ConnectedRegions : : ) 合并所有选定像素触摸相互连通区fill_up ( Region : RegionFillUp : : ) 填补选择区域中空洞的部分fill_up_shape ( Region : RegionFillUp : Feature, Min, Max : )select_shape ( Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) 选择带有某些特征的区域，Operation 是运算，如“与”“或”smallest_rectangle1 ( Regions : : : Row1, Column1, Row2, Column2 ) 以矩形像素坐标的角落,Column1,Row2(Row1,Column2) 计算矩形区域( 平行输入坐标轴) 。
dev_display ( Object : : : ) 显示图片disp_rectangle1 ( : : WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2 : ) 显示的矩形排列成的。
disp_rectangle1 显示一个或多个矩形窗口的产量。
描述一个矩形左上角(Row1,Column1) 和右下角(Row2,Column2) 。
显示效果如图1.texture_laws ( Image : ImageT exture : FilterTypes, Shift, FilterSize : )texture_laws 实行纹理变换图像FilterTypes: 预置的过滤器Shift ：减少灰度变化FilterSize ：过滤的尺寸mean_image ( Image : ImageMean : MaskWidth, MaskHeight : ) 平滑图像, 原始灰度值的平均数MaskWidth: 过滤器的宽度面具bin_threshold ( Image : Region : : ) 自动确定阈值 Region: 黑暗的区域的图像dyn_threshold ( OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )比较两个像素的图像像素RegionDynThresh(Out) 分割区域Offset: 减少噪音引起的问题LightDark 提取光明、黑暗或类似的地方?dilation_circle ( Region : RegionDilation : Radius : ) 扩张有一个圆形结构元素的地区Radius 圆半径complement ( Region : RegionComplement : : ) 返还补充的区域reduce_domain ( Image, Region : ImageReduced : : ) 减少定义领域的图像ImageReduced=Image- Regionopening_circle ( Region : RegionOpening : Radius : ) 打开具有圆形结构元素的地区，平滑图像的边界。
Radius ：半径dev_clear_window ( : : : ) 清除视图窗体get_mbutton ( : : WindowHandle : Row, Column, Button ) 原地等待直到鼠标按下select_region_point ( Regions : DestRegions : Row, Column : ) 选择所有包含给定像素的区域dilation_rectangle1 ( Region : RegionDilation : Width, Height : ) 扩张有矩形元素地区 Width 构建的矩形的宽度difference ( Region, Sub : RegionDifference : : ) 计算两个区域的差异gen_region_line ( : RegionLines : BeginRow, BeginCol, EndRow, EndCol : ) 计算区域（起始点和终点）中的线段intersection ( Region1, Region2 : RegionIntersection : : ) 计算两个区域的交叉点shape_trans ( Region : RegionTrans : Type : ) 变换形状，形状取决于TypeHalcon腐蚀膨胀算子腐蚀：删除对象边界某些像素，具有收缩图像作用膨胀：添加对象边界某些像素，具有扩大图像作用结构元素：由数值为1或0组成的矩阵，在每个像素位置与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。
运算结果为输出图像相应的像素。
运算效果取决于结构元素的大小内容以及逻辑运算的性质。
腐蚀算法：使用一个nXn结构元素去扫描图像中的每一个像素。
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作，如果都为1，这图像的该像素为1，否则为0. 腐蚀之后，图像边界向内收缩膨胀算法：使用一个nXn结构元素去扫描图像中的每一个像素。
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作，如果都为0，这图像的该像素为0，否则为1. 膨胀之后，图像边界向外扩大HALCON 算子函数（一） ClassificationHALCON 算子函数——Chapter 1 : Classification1.1 Gaussian-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。
1.2 Hyperboxes1. 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。
3. close_class_box功能：清除分类器。
4. create_class_box功能：创建一个新的分类器。
5. descript_class_box功能：分类器的描述。
6. enquire_class_box功能：为一组属性分类。
7. enquire_reject_class_box功能：为一组带抑制类的属性分类。
8. get_class_box_param功能：获取关于现在参数的信息。
9. learn_class_box功能：训练分类器。
10. learn_sampset_box功能：用数据组训练分类器。
11. read_class_box功能：从一个文件中读取分类器。
12.read_sampset功能：从一个文件中读取一个训练数据组。
13. set_class_box_param功能：为分类器设计系统参数。
14. test_sampset_box功能：为一组数组分类。
15. write_class_box功能：在一个文件中保存分类器。
1.3 Neural-Nets1. add_sample_class_mlp功能：把一个训练样本添加到一个多层感知器的训练数据中。