一、前言

处理Image，halcon有它的独特的一套计算习惯。掌握Image处理是学习Halcon的基本功夫，而且初学者越早掌握越有利。本文介绍一个简单操作做练习，此操作实现方法多样，其中最符合halcon平台的才是需要掌握的。

二、 Image变量详解----认识Image

大多数用C的，用JAVA的，用Python的，都有共同的习惯------面向类的存储结构；而halcon的操作方法与以上语言完全不同；一般来说，halcon的对象是不可直接访问的，因而初学者需要抛弃面向对象的习惯，如Image.width(点标记)，或iamge[row][col]（数组）等的结构思想，在这里不适用；halcon的操作，几乎全部，需要算子（操作函数）参与。我们这里用一段示例代码，直观指出他们的差别，期望读者快速进入halcon的套路习惯中来。

示例：将图像 fabrik 的左上角120X100的矩形区域，拷贝移动到本图（200，200）点上；（先用最像“C”语言的Halcon语言实现）

read_image (Image, 'idem')len_block:=100
high_block := 120
tuple_gen_const( len_block*high_block, 0, rows )
tuple_gen_const( len_block*high_block, 0, cols )
tuple_gen_const( len_block*high_block, 0, gray )for i := 0 to high_block-1 by 1for j := 0 to len_block-1 by 1get_grayval(Image, i, j, Grayval1)rows[i*len_block+j] := icols[i*len_block+j] := jgray[i*len_block+j] := Grayval1 endfor
endforrow0:=200
col0:=200
for Index := 0 to |rows|-1 by 1rows[Index] := row0 + rows[Index]cols[Index] := col0 + cols[Index]
endforset_grayval(Image,  rows ,  cols , gray )
disp_image(Image, 3600)

注意几条关键的Halcon语句，这些都属于简单的访问语句：

tuple_gen_const
get_grayval
set_grayval

初学者可以熟悉一下以上代码，这里也提醒大家，这不是好的halcon代码，“纯正”的Halcon代码如下：

read_image(Image, 'idem')
gen_rectangle1 ( ROI_0, 0, 0, 150, 150 )
get_region_points(ROI_0, Rows, Columns)
get_grayval(Image, Rows, Columns, Grayval)
* 设置平移坐标（200，250）
Rows    := Rows + 200
Columns := Columns+250
set_grayval(Image, Rows, Columns, Grayval)
write_image(Image, 'bmp', 0, 'result')

以上代码虽然“纯正”的halcon代码，但不是最简单代码，最简代码如下：

read_image(Image, 'idem')
dev_open_window_fit_image(Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
dev_display(Image)
copy_rectangle(WindowHandle, WinidemdowHandle, 0, 0, 150, 150, 200, 250)

结果图：

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