HALCON中的算子大全(中英对照)
HALCON 算子函数 整理 1-19章
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) 。
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常见算子的用法
Halcon常见算子的用法1.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 的像素为目标。
2.bin_threshold( Image : Region : : )自动确定阈值 Region:黑暗区域为目标图像。
举例：threshold(Image,CircleRegion,200,255)bin_threshold(Image, Region)处理结果如下图：对于threshold 可用于提取任意区域，本例中白色为目标，可提取圆形。
bin_threshold只能将工件区域作为目标。
3.dyn_threshold ( OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )自适应阈值分割：主要用于光照不均匀图像的局部阈值分割，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、黑暗或类似的地方常常与mean_image 函数一起用来处理背景光照分布不均匀的问题。
举例：mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31) #均值滤波dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, 'light')4.reduce_domain( Image, ROI : ImageReduced : : )主要用来获得选取Image图像中的ROI范围的区域。
用于提取原始图像中感兴趣的区域。
举例：read_image (Image, 'mreut')gen_circle (ROI, 256, 256, 200) * 创建一个圆reduce_domain (Image, ROI, ImageReduced) *和图像结合起来--- 选取图像中的圆范围的图像形成了ROIedges_sub_pix (ImageReduced, Edges, 'lanser2', 0.5, 20, 40) dev_display (Image)dev_display (ROI)dev_display (Edges)处理结果如下图：说明后续处理的区域都在圆的范围内。
halcon测量弧长的算子
halcon测量弧长的算子Halcon中测量弧长的算子是ContourLengthXld，可以用来测量输入的XLD对象的弧长。
代码示例：```ContoursLengthXld (Contours: XLDCont, Length: Num)```参数说明：- Contours: 输入的XLD对象，可以是边缘轮廓（contour）、圆弧（arc）、曲线轮廓等。
- Length: 返回测量得到的弧长。
示例代码：```read_image (Image, 'image.jpg')rgb1_to_gray (Image, ImageGray)threshold (ImageGray, Region, 128, 255)connection (Region, ConnectedRegions)select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions,'compactness', 'and', 50, 99999)reduce_domain (Image, SelectedRegions, ImageReduced) binomial_filter (ImageReduced, ImageFiltered, 4, 4)dyn_threshold (ImageFiltered, RegionDynThresh, 20, 'light') connection (RegionDynThresh, RegionDynThreshConnected) sort_region (RegionDynThreshConnected, RegionDynThreshSorted, 'character', 'true', 'row')gen_contours_skeleton (RegionDynThreshSorted, RegionSkeleton, 'lines', 2, 'max_parallel_variation', 80, 'max_dissimilarity', 2)reduce_domain (RegionDynThreshSorted, RegionReduced, RegionDynThreshSorted)select_shape (RegionReduced, SelectedContours, ['compactness'], 'and', [2], [18])ContoursLengthXld (SelectedContours, Length)```这是一个使用ContourLengthXld来测量弧长的示例代码。
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算子中文解释
HALCON算子函数——Chapter 5 : Filter 5.1 Arithmetic1. abs_image功能：计算一个图像的绝对值（模数）。
2. add_image功能：使两个图像相加。
3. div_image功能：使两个图像相除。
4. invert_image功能：使一个图像反像。
5. max_image功能：按像素计算两个图像的最大值。
6. min_image功能：按像素计算两个图像的最大小值。
7. mult_image功能：使两个图像相乘。
8. scale_image功能：为一个图像的灰度值分级。
9. sqrt_image功能：计算一个图像的平方根。
10. sub_image功能：使两个图像相减。
5.2 Bit1. bit_and功能：输入图像的所有像素的逐位与。
2. bit_lshift功能：图像的所有像素的左移。
3. bit_mask功能：使用位掩码的每个像素的逻辑与。
4. bit_not功能：对像素的所有位求补。
5. bit_or功能：输入图像的所有像素的逐位或。
6. bit_rshift功能：图像的所有像素的右移。
7. bit_slice功能：从像素中提取一位。
8. bit_xor功能：输入图像的所有像素的逐位异或。
5.3 Color1. cfa_to_rgb功能：把一个单通道颜色滤波阵列图像变成RGB图像。
2. gen_principal_comp_trans功能：计算多通道图像的主要部分分析的转换矩阵。
3. linear_trans_color功能：计算多通道图像的颜色值的一个仿射转换。
4. principal_comp功能：计算多通道图像的主要部分。
5. rgb1_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
6. rgb3_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
7. trans_from_rgb功能：把一个图像从RGB颜色空间转变成任意颜色空间。
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。
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。
2. classify_class_mlp功能：通过一个多层感知器计算一个特征向量的类。
3. clear_all_class_mlp功能：清除所有多层感知器。
4. clear_class_mlp功能：清除一个多层感知器。
5. clear_samples_class_mlp功能：清除一个多层感知器的训练数据。
6. create_class_mlp功能：为分类或者回归创建一个多层感知器。
7. evaluate_class_mlp功能：通过一个多层感知器计算一个特征向量的评估。
8. get_params_class_mlp功能：返回一个多层感知器的参数。
9. get_prep_info_class_mlp功能：计算一个多层感知器的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_mlp功能：从一个多层感知器的训练数据返回一个训练样本。
11. get_sample_num_class_mlp功能：返回存储在一个多层感知器的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_mlp功能：从一个文件中读取一个多层感知器。
13. read_samples_class_mlp功能：从一个文件中读取一个多层感知器的训练数据。
14. train_class_mlp、功能：训练一个多层感知器。
15. write_class_mlp功能：向一个文件中写入一个多层感知器。
16. write_samples_class_mlp功能：向一个文件中写入一个多层感知器的训练数据。
1.4 Support-Vector-Machines1. add_sample_class_svm功能：把一个训练样本添加到一个支持向量机的训练数据上。
2. classify_class_svm功能：通过一个支持向量机为一个特征向量分类。
3. clear_all_class_svm功能：清除所有支持向量机。
4. clear_class_svm功能：清除一个支持向量机。
5. clear_samples_class_svm功能：清除一个支持向量机的训练数据。
6. create_class_svm功能：为模式分类创建一个支持向量机。
7. get_params_class_svm功能：返回一个支持向量机的参数。
8. get_prep_info_class_svm功能：计算一个支持向量机的预处理特征向量的信息内容。
9. get_sample_class_svm功能：从一个支持向量机的训练数据返回一个训练样本。
10. get_sample_num_class_svm功能：返回存储在一个支持向量机训练数据中的训练样本的数量。
11. get_support_vector_class_svm功能：从一个训练过的支持向量机返回一个支持向量的索引。
12. get_support_vector_num_class_svm功能：返回一个支持向量机的支持向量的数量。
13. read_class_svm功能：从一个文件中读取一个支持向量机。
14. read_samples_class_svm功能：从一个文件中读取一个支持向量机的训练数据。
15. reduce_class_svm功能：为了更快分类，用一个降低的支持向量机近似一个训练过的支持向量机。
16. train_class_svm功能：训练一个支持向量机。
17. write_class_svm功能：向一个文件中写入一个支持向量机。
18.write_samples_class_svm功能：向一个文件中写入一个支持向量机的训练数据。
Chapter 2 Control1.assign功能：为一个控制变量分配一个新值。
2.break功能：终止循环执行。
3. comment功能：向程序添加一行注释。
4. continue功能：跳过现在的循环执行。
5. else功能：条件语句的替换。
6. elseif功能：可选择的条件语句。
7. endfor功能：for循环的终止。
8. endif功能：if命令的终止。
9. endwhile功能：while循环的终止。
10. exit功能：终止HDevelop。
11. for功能：执行一定数量的主体。
12. if功能：条件语句。
13.ifelse功能：有选择的条件语句。
14. insert功能：向一个元组分配一个量。
15.repeat功能：repeat..until循环的开始。
16. return功能：终止程序调用。
17. stop功能：停止程序执行。
18.until功能：继续执行主体，只要条件是不真实的。
19. while功能：继续执行主体，只要条件是真实的。
Chapter3 :Develop 1.dev_clear_obj功能：从HALCON数据库中删除一个图标。
2. dev_clear_window功能：清除活动图形窗口。
3. dev_close_inspect_ctrl功能：关闭一个控制变量的监视窗口。
4. dev_close_window功能：关闭活动图形窗口。
5. dev_display功能：在现有图形窗口中显示图像目标。
6. dev_error_var功能：定义或者不定义一个错误变量。
7. dev_get_preferences功能：通过设计查询HDevelop的参数选择。
8. dev_inspect_ctrl功能：打开一个窗口来检查一个控制变量。
9. dev_map_par功能：打开一个对话框来指定显示参数。
10. dev_map_prog功能：使HDevelop的主窗口可视化。
11. dev_map_var功能：在屏幕上绘制可视化窗口。
12. dev_open_window功能：打开一个图形窗口。
13. dev_set_check功能：指定错误处理。
14. dev_set_color功能：设置一个或更多输出颜色。
15. dev_set_colored功能：设置混合输出颜色。
16. dev_set_draw功能：定义区域填充模式。
17. dev_set_line_width功能：定义区域轮廓输出的线宽。
18. dev_set_lut功能：设置查询表(lut).19. dev_set_paint功能：定义灰度值输出模式。
20. dev_set_part功能：修改显示图像部分。
21. dev_set_preferences功能：通过设计设置HDevelop的参数选择。
22. dev_set_shape功能：定义区域输出形状。
23. dev_set_window功能：激活一个图形窗口。
24. dev_set_window_extents功能：改变一个图形窗口的位置和大小。
25. dev_unmap_par功能：为图形参数隐藏窗口。
26. dev_unmap_prog功能：隐藏主窗口。
27. dev_unmap_var功能：隐藏变量窗口。
28. dev_update_pc功能：在程序执行中指定PC的行为。
29. dev_update_time功能：为操作符打开或关闭切换时间测量。
30. dev_update_var功能：在程序执行中指定活动窗口的行为。
31. dev_update_window功能：在程序执行中指定输出行为。
Chapter 4 :File4.1 Images1. read_image功能：读取有不同文件格式的图像。
2. read_sequence功能：读取图像。
3. write_image功能：用图形格式写图像。