Halcon学习（4-2）Region处理：选择区域，分割图像-工业视觉/halcon-少有人走的路

一，基本的图像通道知识

在图像处理中有一个很重要的概念叫图像通道，在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的。他们共同作用产生了完整的图像。

一幅完整的图像，红色绿色蓝色三个通道缺一不可。即使图像中看起来没有蓝色，只能说蓝色光的亮度均为0，但不能说没有蓝色通道存在。

“存在、亮度为零”和“不存在”是两个不同的概念。

一幅图像，如果关闭了红色通道，那么图像就偏青色。如果关闭了绿色通道，那么图像就偏洋红色。如果关闭了蓝色通道，那么图像就偏黄色。

这个现象再次印证了反转色模型：红色对青色、绿色对洋红色、蓝色对黄色。

如果察看单个通道，发现每个通道都显示为一幅灰度图像(不能说是黑白图像)。某个通道的灰度图像中的明暗对应该通道色的明暗，从而表达出该色光在整体图像上的分布情况。由于通道共有3个，所以也就有了3幅灰度图像。

通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。

　通道中的纯黑，代表了该色光在此处完全不发光，亮度级别是0。

　介于纯黑纯白之间的灰度，代表了不同的发光程度，亮度级别介于1至254之间。

　灰度中越偏白的部分，表示色光亮度值越高，越偏黑的部分则表示亮度值越低。

　现在可以明白为何通道用灰度表示了吧？因为通道中色光亮度从最低到最高的特性，正符合灰度模式那种从黑到白过渡的表示。正是因为灰度的这种特性，使得它在以后还被应用到其它地方。通道中的灰度，与颜色调板的灰度滑块是对应的。

二，单通道图像分割
1阈值分割
全局阈值，局部阈值法，直方图自动阈值（自适应阈值）

指定全局阈值

threshold( Image: Region: MinGray, MaxGray)  //人工设置阈值

局部阈值法，后面再加以描述

直方图自动阈值（自适应阈值）

auto_threshold( Image: Region:Sigma:)

//自动阈值输入必须是是单通道图像，会有多阈值分割，Sigma用于对灰度直方图进行高斯平滑，决定了平滑的程度（分割细致程度），当sigma很大时，灰度直方图基本会被平滑为只剩下一个波峰，而分割是根据平滑后直方图的波谷来进行的，Sigma小，分割的越细致。

三，彩色图像的分割

decompose3

trans_from_rgb(red,green,blue,result1,result2,result3,colortypespace)

二相关的算子详解

选择区域（分割图像）

原图如下，需要选择其中的3个焊点。

代码：

    threshold (ImageReduced, Regions1, 0, 201)
    connection(Regions1, ConnectedRegions)
    count_obj(ConnectedRegions, N1)

    select_obj(ConnectedRegions, ObjectSelected, 3)
    select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 150, 99999)
    count_obj(SelectedRegions, N2)

代码解释：

threshold阈值算子

threshold (ImageReduced, Regions1, 0, 201)
这个是取阈值的算子，阈值是分割图像的一种常见办法。它选择满足输入控制参数的灰度值之内的灰度值，当所有的像素点都满足这个区域的话，就形成一个区域。如下图所示是选择灰度值在0和201之间的像素构成一个区域。

可以如下图这样调出向导（灰度直方图），很方便的插入代码。

connection(Regions1, ConnectedRegions)
count_obj(ConnectedRegions, N1)

取连接区域，然后计数，这个例子中连通区域数量N1＝4

select_obj(ConnectedRegions, ObjectSelected, 3)
这句可以选中4个连通区域中的一个，索引号为3的区域。

select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 150, 99999)
count_obj(SelectedRegions, N2)

通过按area大小范围来过滤shape。这里选中了3个区域，N2=3

select_shape算子, 跟据特征值选择区域。

其相关功能的算子可以求Region指定特征值：region_features(Regions : : Features : Value)

select_shape算子可以由向导（特征直方图）来进行可视化操作，可以很方便的生成代码。如下图所示：

如上图所示的“特征”种类及其意义见下表：

Region特征一览：

特征	英	译	备注
area	Area of the object	对象的面积
row	Row index of the center	中心点的行坐标
column	Column index of the center	中心点的列坐标
width	Width of the region	区域的宽度
height	Height of the region	区域的高度
row1	Row index of upper left corner	左上角行坐标
column1	Column index of upper left corner	左上角列坐标
row2	Row index of lower right corner	右下角行坐标
column2	Column index of lower right corner	右下角列坐标
circularity	Circularity	圆度	0~1
compactness	Compactness	紧密度	0~1
contlength	Total length of contour	轮廓线总长
convexity	Convexity	凸性
rectangularity	Rectangularity	矩形度	0~1
ra	Main radius of the equivalent ellipse	等效椭圆长轴半径长度
rb	Secondary radius of the equivalent ellipse	等效椭圆短轴半径长度
phi	Orientation of the equivalent ellipse	等效椭圆方向
anisometry	Anisometry	椭圆参数，Ra/Rb长轴与短轴的比值
bulkiness	Bulkiness	椭圆参数，蓬松度πRaRb/A
struct_factor	Structur Factor	椭圆参数，Anisometry*Bulkiness-1
outer_radius	Radius of smallest surrounding circle	最小外接圆半径
inner_radius	Radius of largest inner circle	最大内接圆半径
inner_width	Width of the largest axis-parallel rectangle that fits into the region	最大内接矩形宽度
inner_height	Height of the largest axis-parallel rectangle that fits into the region	最大内接矩形高度
dist_mean	Mean distance from the region border to the center	区域边界到中心的平均距离
dist_deviation	Deviation of the distance from the region border from the center	区域边界到中心距离的偏差
roundness	Roundness	圆度，与circularity计算方法不同
num_sides	Number of polygon sides	多边形边数
connect_num	Number of connection components	连通数
holes_num	Number of holes	区域内洞数
area_holes	Area of the holes of the object	所有洞的面积
max_diameter	Maximum diameter of the region	最大直径
orientation	Orientation of the region	区域方向
euler_number	Euler number	欧拉数，即连通数和洞数的差
rect2_phi	Orientation of the smallest surrounding rectangle	最小外接矩形的方向
rect2_len1	Half the length of the smallest surrounding rectangle	最小外接矩形长度的一半？？	smallest_rectangle2
rect2_len2	Half the width of the smallest surrounding rectangle	最小外接矩形宽度的一半
moments_m11	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m20	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m02	Geometric moments of the region	几何矩
moments_ia	Geometric moments of the region	几何矩
moments_ib	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m11_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m20_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m02_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_phi1	Geometric moments of the region	几何矩
moments_phi2	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m21	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m12	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m03	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m30	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m21_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m12_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m03_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_m30_invar	Geometric moments of the region	几何矩
moments_i1	Geometric moments of the region	几何矩
moments_i2	Geometric moments of the region	几何矩
moments_i3	Geometric moments of the region	几何矩
moments_i4	Geometric moments of the region	几何矩
moments_psi1	Geometric moments of the region	几何矩
moments_psi2	Geometric moments of the region	几何矩
moments_psi3	Geometric moments of the region	几何矩
moments_psi4	Geometric moments of the region	几何矩