halcon python缺陷检测_halcon边缘提取缺陷检测的思路
一、边缘提取
1
、设置
ROI
兴趣区域
2
、快速二值化，并连接相邻区域。这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目
标区域大概轮廓提取出来
3
、提取最接近目标区域的轮廓
.
常用函数有
boundary
，
gen_contour_region_xld
4
、根据自己的需求提取需要的初步轮廓
5
、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作
6
、
将膨胀后的区域和原图进行减操作
(在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波)
。
这样
就能得到只有边缘的真实图像
7
、用
canny
或其他算子(根据需要)提取亚像素轮廓，一般使用
edges_sub_pix
函数
8
、处理和计算
得到真实的边缘
XLD
后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。
你可能用到的函数
segment_contours_xld
(分割)
union_collinear_contours_xld
(联合相邻
或相同角度直线)
select_contours_xld
(提取想要的轮廓)
union_cocircular_contours_xld
(联
合相同圆)等等
得到轮廓后如果你不知道怎么处理后得到你想要的东西(线、弧、圆、角、矩形)你都可以
将轮廓转化为点，然后用点集合来拟合任何你想要的东西。
二、
BLOB
分析检测(前面一篇有详细讲解，本骗只讲思路)
1
、应用
ROI
，可以使
Blob
分析加速。
2
、匹配
ROI
区域或图像，详将
GUIDEIIB
以形状为基础的匹配。
3
、
校正图像
<
经常用来去除镜头畸变或把图像转换到参考点视角，
如双目视觉时的图像校正
>
4
、图像前处理
5
、引用分割参数
6
、分割图像
7
、区域处理
8
、特征提取
9
、把提取的结果转换到世界坐标中
10
、结果可视化。
三、赃物检测
1
、得到两个不同高斯标准差的高斯积卷
2
、对原始图像进行傅里叶变换
'to_fre'
3
、用之前的积卷对图像做积卷滤波
4
、傅里叶反变换‘
from_fre
’
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