1图像、视频流的获取

利用图像助手可以很方便的选取图片和读取视频流。

2图像预处理

2.1去噪

空间域：
	中值滤波：median_image
	均值滤波：mean_image
	高斯滤波：guass_filter
频域：
	低通滤波：gen_lowpass
	高通滤波：gen_highpass
	带通滤波：gen_bandpass

2.2图像增强

灰度缩放：scale_image(in,out,mult,add)  g’=g*mult+add(因此可以用于将两图片的平均灰度调平，降低灰度变换的影响)
增强对比度：emphasize，《数字图像处理》中所说的高提升滤波操作，增强边缘的效果
灰度的形态学操作：gray_opening/gray_closing分别降低/增加灰度
直方图均衡：equ_histo_image将灰度均匀分布在0—255之间
锐化：shock_filter使用canny算子对图片锐化（效果十分明显）

3Blob分析

基本流程：rgb→gray→threshold→connection→select_shape
边缘检测算子：sobel_amp()利用sobel算子提取边缘（一阶微分算子）
凸包/矩形计算：
	凸包：shape_trans(Region : RegionTrans : “convex” : )
	垂直外接矩形：smallest_rectangle1()
	倾斜外接矩形：samllest_rectangle2()
遮罩提取：reduce_domain()（注意reduce_domain实质只是在遮罩，真实
图片并未裁剪下来，在对返回图片进行旋转和直线拟合时，这种问题就会暴
露。可以通过两种方法解决：1.将原图和mask同步进行旋转在reduce_domain;
2.gen_image_const()生成画布，将返回的图片paint_gray()在画布上）

4形态学操作

膨胀：dilation_circle/rectangle
腐蚀：erosion_circle/rectangle
开操作:opening_circle/rectangle
闭操作：closing_circle/rectangle
顶帽操作：top_hat
底帽操作：bottom_hat

5仿射变换

5.1仿射变换

获取仿射变换矩阵的两种方式：
A.直接生成
	hom_mat2d_identity（）生成变换矩阵
	hom_mat2d_translate（）平移矩阵
	hom_mat2d_rotate（）对固定点旋转矩阵
	hom_mat2d_scale（）对固定点缩放矩阵
B.根据已知两代（X，Y，R）求得（无法进行缩放）
	vector_angle_to_rigid( : : x1, y1, a1, x2, y2, a2 : HomMat2D)
C.根据获得的矩阵实行仿射变换
	affine_trans_image()

5.2透视变换

获取透视变换矩阵：
	hom_vector_to_proj_hom_mat2d( : : Px, Py, Pw, Qx, Qy, Qw, Method : HomMat2D)
其输入Px，Py为对应点变换前X，Y坐标;Qx，Qy为对应点变换后X，Y坐标，输出为HomMat2D矩阵
执行透视变换：
	projective_trans_image（）传入图片，变换矩阵，设置内插法，返回变换后的图片

6字符识别

6.1对A~Z | 0~9的识别

read_ocr_class_mlp()读取自带的文字识别器
	do_ocr_multi_class_mlp()执行识别操作

6.2对汉字的识别（利用OCR机器学习完成）

A.生成字符识别训练文件
	append_ocr_trainf()将图片：字符的键值对存在.trf文件中（在生成之后，可以通过Halcon打开查看，
通过Halcon可		以将图片自动进行一系列旋转、扭曲变换，增强识别器的鲁棒性。但是，生成后
的图片需要继续宁人工筛选，因为像“理”这种经过裁剪可能变成“王”“里”，具有误导性，需要删除）
B.读取训练文件并创建识别器训练
	read_ocr_trainf_names()根据路径读取训练文件
	create_ocr_class_mlp()创建识别器
	trainf_ocr_class_mlp()训练识别器
	write_ocr_class_mlp()将训练器序列化，格式为.omc
C.反序列化识别器，执行识别
	read_ocr_class_mlp()根据路径读取识别器
	do_ocr_multi_class_mlp()执行识别操作

7颜色识别

1.HSV域识别
	decompose3()	        RGB→R/G/B
	trans_from_rgb()		R/G/B→H/S/V
2.通过mlp训练器识别
	create_class_mlp()          	创建训练网络
	add_samples_image_class_mlp()	添加训练样本
	train_class_mlp()		        训练网络
	classify_image_class_mlp()	    利用神经网络识别

8纹理识别

识别原理同颜色识别中利用mlp识别一样，区别在于对纹理的提取。纹理的提取算子：

cooc_feature_image(ROI,Img::LdGray,Dir:Energy,Correlation,Homogeneity, Contrast)

提取算子的原理基于灰度共生矩阵，灰度共生矩阵含义如下图所示：

halcon深度学习实例 halcon基础知识_图像识别


（图片来自CSDN）

左侧为原灰度图，右侧为灰度共生矩阵，其横纵坐标值表示灰度，因此0-255灰度图的灰度共生矩阵大小为256*256。共生举证的纵坐标代表左侧，横坐标代表右侧（以方向为0度时为标注，不同方向可由算子中角度参数设置），当一对共生灰度在左右相隔固定步长存在时，则共生矩阵中对应坐标的数值+1。

灰度共生矩阵具有四大特征，对应着cooc_feature_image算子的四个返回值。Energy能量，共生矩阵的元素的平方和；Correlation相关性，表示图像在行/列方向的相关性；Homogeneity局部均匀性，值越大表示图像在全局上变化越小；Contrast反差，越大表示图像越清晰，反之越模糊。