halcon 粘连物体分割

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“古人云，一生二，二生三，三生万物。古人有云，水之清则无敌。故名三清！”

此次选取的案例依然是官方Blob案例–基于欧式距离的分水岭算法的区域分割。Halcon的官方例程，都是顶级工程师的思想精华，大多实际项目的难度并没有官方例程复杂，由于官方例程针对的是有一定Halcon基础的，本人在此次处理时添加了详细的中文注释，做出一定的调整，更容易让读者理解和接受。

原理简介

第1步：

使用区域距离变换算子获取距离信息图

distance_transform(Region：DistanceImage：Metric，Foreground，Width，Height)

距离变换简化了分水岭算法的复杂度。距离变换针对二值图像，目标像素为1，背景像素为0。距离变换的结果图像是一个灰度图像，灰度值就是图像中该像素距离其最近的背景像素的距离。

假设两个像素点P1（x1，y1），P2（x2，y2）

距离D = sqrt((x1-x2)(x1-x2) + (y1-y2)(y1-y2))

第2步：

使用阈值分水岭算子获取盆地
watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )

分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，基本思想是把图像看做拓扑地貌，图像中的每一点像素的灰度值表示该店的海拔高度，高灰度代表山脉，低灰度代表盆地，每一个局部极小值及其影响区域成为集水盆，而集水盆的边界形成分水岭。

第3步：
根据第一步分水岭算法分离结果，若盆地部分的灰度< threshold，则被合并到一起。设B1和B2分别为相邻盆地的最小灰度值，W为将盆地分割为两个盆地的最小灰度值。

则分割结果为：

2.程序使用的算子

distance_transform(Region：DistanceImage：Metric，Foreground，Width，Height)区域距离变换

watersheds_threshold(Image : Basins : Threshold : )阈值分水岭

connection(Region : ConnectedRegions : : )计算区域的连通域

select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 20, 99999) 根据区域特征（面积、长度等）提取区域

distance_transform(Region : DistanceImage : Metric, Foreground, Width, Height : )计算区域的距离变换

convert_image_type(Image : ImageConverted : NewType : )转换图像类型（byte* / direction* / cyclic* / int1* / int2* / uint2* / int4* / int8 / real* / complex*）

invert_image(Image : ImageInvert : : )反转图像

scale_image_max(Image : ImageScaleMax : : )将图像灰度范围扩大到【0,255】

intersection(Region1, Region2 : RegionIntersection : : )计算区域的交集

4.算法思路

（1）简单的阈值分割；
（2）计算连通域connection；
（3）基于距离变换的分水岭区域分割，使用算子distance_tansform,watersheds
（4）盆地与原连通域求交集，分离粘连颗粒；

5.现学现用

（1）读入原图，简单的阈值分割

*采集图像

dev_close_window ()
read_image (Image, ‘pellets’)

*计算图片大小，并以原图尺寸显示
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, ‘black’, WindowHandle)
dev_display (Image)
stop ()

*01 简单的阈值分割
threshold (Image, Region, 105, 255)

阈值分割

（2）计算连通域connection

connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 20, 99999)
dev_set_draw (‘margin’)
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions)
disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
stop ()

计算连通域并筛选连通域

部分颗粒粘连处在一个连通域

（3）基于距离变换的分水岭区域分割，使用算子distance_tansform,watersheds

*03 基于距离变换的分水岭区域分割，使用算子distance_tansform,watersheds
*距离变换
distance_transform (SelectedRegions, DistanceImage, ‘octagonal’, ‘true’, 380, 350)
*转换图像类型，将real类型转换为byte，因为分水岭迭代运算的图像为‘byte’类型
convert_image_type (DistanceImage, DistanceImageByte, ‘byte’)
*反转图像，使得高灰度值在边缘代表山脉，低灰度值在里面代表盆地
invert_image (DistanceImageByte, DistanceImageInv)

*扩大图像灰度范围【0,255】，增加对比度

scale_image_max (DistanceImageInv, DistanceImageInvScaled)
watersheds_threshold (DistanceImageInv, Basins, 5)
dev_display (DistanceImageInvScaled)
dev_display (Basins)
disp_continue_message (WindowHandle, ‘black’, ‘true’)
stop ()

分水岭图

已成功分割粘连颗粒

（4）盆地与原连通域求交集，分离粘连颗粒；

*04 盆地与原连通域求交集，分离粘连颗粒

intersection (Basins, SelectedRegions, SegmentedPellets)

最终效果图

成功分割粘连颗粒

原图及完整源代码见百度网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/1FV2zYWK2gnA0duFdLnIlXA 密码：h7t7

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