一、案例说明

边界提取：以前的边缘提取都建立在前景通过thresold将区域提取出，然后从区域提出XLD，但是，如果区域无法提出就不好办了。此例子告诉大家，不必二值化提取，也能取出边缘来，edges_sub_pix 就能做到。

本案例主要给出一种对比度不明显的图中，提取出圆、椭圆、直线的例子。

在用Halcon进行图像处理的过程中，必须对轮廓进行分割，将轮廓分为直线段、圆（或圆弧）、椭圆弧不同的段，轮廓分割最常用的算子是segment_contours_xld。

二、算子介绍

segment_contours_xld——Segment XLD contours into line segments and circular or elliptic arcs（将一个XLD轮廓分割为直线段、圆（圆弧)、椭圆弧。）

signature（语法）：

segment_contours_xld(Contours : ContoursSplit : Mode, SmoothCont, MaxLineDist1, MaxLineDist2 : )

参数说明：

Contours 需要进行分割的轮廓。

ContoursSplit 分割后的轮廓tuple。

Mode 分割轮廓的方式，可以选择'lines'（使用直线段分割）, 'lines_circles'（使用直线段和圆（弧）分割）, 'lines_ellipses'（使用直线段和椭圆弧分割）。

SmoothCont 轮廓平滑的参数，可以抑制在折线逼近过程中过短的线段，能更加鲁棒的逼近圆和椭圆。
MaxLineDist1 第一次用Ramer算法（即用直线段递进逼近轮廓）时的MaxLineDist，在逼近完成之后，再用圆弧或椭圆弧对相邻分割线段进行拟合，如果拟合圆弧到轮廓的距离小于逼近线段到轮廓的距离，就用圆弧替代逼近线段，这个过程一致迭代直到所有的线段拟合完毕。

MaxLineDist2 第二次逼近轮廓时的MaxLineDist，只有当MaxLineDist2

这种两步逼近算法效率较高，因为在第一次逼近过程中，递进逼近的直线段较少，因此较大直径的圆弧能够被高效的分割出来。在第二次逼近过程中，能够被小直径圆弧逼近的轮廓被找到，同时大直径圆弧的末端被重新定义。

Remark：

分割得到的轮廓是直线段、圆（圆弧）或者椭圆弧可以通过分割后轮廓的全局属性'cont_approx’参数的值来确定（参考get_contour_global_attrib_xld)。

如果'cont_approx'=-1，这一部分轮廓最适合被拟合为直线段。

如果'cont_approx'=0，这一部分轮廓最适合被拟合为椭圆弧。

如果'cont_approx'=1，这一部分轮廓最适合被拟合为圆弧。

三、轮廓分割的例子：

read_image (Image, 'pumpe')
edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1.5, 15, 40)
segment_contours_xld (Edges, ContoursSplit, 'lines_circles', 5, 4, 2)
count_obj (ContoursSplit, Number)
gen_empty_obj (Lines)
gen_empty_obj (Circles)for I := 1 to Number by 1select_obj(ContoursSplit, Contour, I)get_contour_global_attrib_xld (Contour, 'cont_approx', Type)if (Type == -1)concat_obj (Lines, Contour, Lines)elseconcat_obj (Circles, Contour, Circles)endif
endforfit_line_contour_xld (Lines, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist)
fit_circle_contour_xld (Circles, 'atukey', -1, 2, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)

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一、案例说明

二、算子介绍

三、轮廓分割的例子：

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