*關(guān)閉當前顯示窗口,清空屏幕
dev_close_window ()
*讀取測試圖像
read_image (Image_display, 'data/display.jpg')
*將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像
rgb1_to_gray (Image_display, GrayImage)
*獲取圖像的尺寸
get_image_size(Image_display,imageWidth, imageHeight)
*新建顯示窗口,適應(yīng)圖像尺寸
dev_open_window (0, 0, imageWidth, imageHeight, 'black', WindowHandle1)
dev_display (GrayImage)
*初始化角點坐標
YCoordCorners := []
*閾值處理,提取較暗的區(qū)域
threshold(GrayImage,DarkRegion,0, 80)
*分離不相連的區(qū)域
connection (DarkRegion, ConnectedRegions)
*選擇面積最大的暗色區(qū)域,即屏幕區(qū)域
select_shape_std (ConnectedRegions, displayRegion, 'max_area', 70)
*裁剪屏幕區(qū)域
reduce_domain (GrayImage, displayRegion, displayImage)
*創(chuàng)建邊緣輪廓
gen_contour_region_xld (displayRegion, Contours, 'border')
*將輪廓分割為邊
segment_contours_xld (Contours, ContoursSplit, 'lines', 5, 4, 2)
*獲取邊的數(shù)量
count_obj (ContoursSplit, Number)
*存儲每條邊的起點位置
for index:=1 to Number by 1
select_obj(ContoursSplit, ObjectCurrent, index)
*擬合每條邊
fit_line_contour_xld (ObjectCurrent, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist)
*存儲每條邊的頂點x坐標
tuple_concat (XCoordCorners, RowBegin, XCoordCorners)
*存儲每條邊的頂點y坐標
tuple_concat (YCoordCorners, ColBegin, YCoordCorners)
endfor
* 投影變換給四個特征點與校正后的坐標建立關(guān)聯(lián)
XOff:= 100
YOff:= 100*imageHeight/imageWidth
hom_vector_to_proj_hom_mat2d (XCoordCorners, YCoordCorners, [1,1,1,1], [YOff,YOff,imageHeight-YOff,imageHeight-YOff], [XOff,imageWidth-XOff,imageWidth-XOff,XOff], [1,1,1,1], 'normalized_dlt', HomMat2D)
*投影變換
projective_trans_image (Image_display, Image_rectified, HomMat2D, 'bilinear', 'false', 'false')
* 顯示校正結(jié)果
dev_display (Image_rectified)
審核編輯:劉清
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原文標題:Halcon 圖像糾正編程
文章出處:【微信號:gh_a8b121171b08,微信公眾號:機器人及PLC自動化應(yīng)用】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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