Halcon中该如何对圆形区域检测与直径测量

在本教程中，我们将向您展示如何使用 Halcon 图像处理库进行球形区域的检测，并拟合最小圆以计算其直径。整个过程包括图像预处理、形状提取、圆形检测和最终的直径计算。此过程在多个领域都有广泛应用，比如材料检测、自动化生产线等。

1. 项目准备

首先，请下载项目文件并确保您已安装了Halcon开发环境。项目文件包括处理所需的图像和代码，您可以直接运行代码，查看效果。

项目下载链接：

通过网盘分享的文件：圆形区域检测与直径测量.7z
链接: https://pan.baidu.com/s/1kTduurKsCrjxpTQJ7AlkYg?pwd=jkcf 提取码: jkcf

2. 打开图像并进行初步显示

在开始处理图像之前，我们需要打开一个窗口来显示图像：

dev_update_window ('off')  
dev_close_window ()  
dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID)  
read_image (Bond, 'die_03.png')  
dev_display (Bond)  
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')  
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')  
stop ()  

• dev_open_window：打开一个新的图像显示窗口，设置为黑色背景，并指定尺寸。
• read_image：加载名为die_03.png的图像。
• dev_display：将图像显示在窗口中。

这样，您就能够看到原始图像并开始后续处理。

3. 图像二值化与矩形区域提取

接下来，我们将对图像进行二值化处理，提取灰度值在100到255之间的区域，并从中提取矩形形状。二值化是图像处理中的基础操作，目的是将图像中的对象与背景区分开来。

threshold (Bond, Bright, 100, 255)  
shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')  
dev_display (Die)  

• threshold：将灰度值在100到255之间的像素提取出来，生成二值图像。
• shape_trans：从二值图像中提取矩形区域。
• dev_display：显示矩形区域Die。

4. 区域提取与二值化

我们使用提取出来的矩形区域Die对原图进行区域提取，并对提取的区域进行二值化，提取灰度值在0到50之间的区域：

reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)  
threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)  
fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)  

• reduce_domain：根据矩形区域Die提取图像中的感兴趣部分。
• threshold：对提取的区域DieGrey进行二值化，灰度值在0到50之间的区域被提取出来。
• fill_up_shape：填充面积在1到100之间的区域，得到更清晰的球形区域。

5. 提取球形区域

接下来，我们通过开运算来提取球形区域。开运算可以去除图像中的噪声，保留形状较大的区域。

opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)  
dev_display (Balls)  
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')  
stop ()  

• opening_circle：对二值图像进行圆形开运算，半径为15.5。这样可以去除小区域，提取出球形区域。
• dev_display：显示提取出的球形区域Balls。

6. 区域连接与筛选圆形度

在这个步骤中，我们将相连的球形区域连接成一个物体，并筛选圆形度在0.85到1.0之间的区域，以确保只有真正的球形区域被保留下来。

connection (Balls, SingleBalls)  
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)  
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')  

• connection：将相连的区域连接为单一物体。
• select_shape：筛选符合圆形度条件（圆形度在0.85到1.0之间）的物体。
• sort_region：按物体的第一个点进行排序，并按列排序。

7. 最小圆拟合与直径计算

对于每个球形区域，我们拟合最小圆，并计算直径。最小圆是能包住球形区域的最小圆，因此可以用来表示球形的大小。

smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)  
NumBalls := |Radius|  
Diameter := 2 * Radius  
meanDiameter := mean(Diameter)  
minDiameter := min(Diameter)  

• smallest_circle：为每个物体拟合最小圆，得到圆心和半径。
• NumBalls := |Radius|：计算球的数量。
• Diameter := 2 * Radius：计算球形区域的直径。
• meanDiameter := mean(Diameter)：计算所有球形区域的平均直径。
• minDiameter := min(Diameter)：计算最小直径。

8. 绘制拟合圆与显示结果

最后，我们将拟合的最小圆绘制在图像上，并显示每个圆的直径信息。

dev_display (Bond)  
disp_circle (WindowID, Row, Column, Radius)  
dev_set_color ('white')  
disp_message (WindowID, 'D: ' + Diameter$'.4', 'image', Row - 2 * Radius, Column, 'white', 'false')  
dev_update_window ('on')  

• disp_circle：在图像中绘制拟合的最小圆。
• disp_message：在图像上显示圆的直径信息，保留四位小数。