开发环境篇之HALCON数据结构
开发环境篇之HALCON基础
基本数据分类
Iconic图标类数据：
- Image 图片
- Region 区域
- XLD 轮廓
Control 控制类数据：
- string 字符串
- integer 整形
- real 浮点数
- handle 句柄
数组：
- Iconic数组（Objects）
最小索引为1，最大索引为数组长度 - Control数组（Control Tuple）
最小索引为0，最大索引为数组长度-1
长度是1时，可作为1个变量使用 - Vector数组，可包含Iconic数据和Iconic数组，或Control数据和Control数组
字典Dictionary
- 键值存储
- 单个容器内，可以存储任意Iconic和Control数据和数组
- 可同时包含Iconic（数组）和Control（数组）对象
图标类数据
一张图讲清楚3种Iconic数据：
Image(图片)
一张图讲清楚图片的3种概念：
Pixel：像素
在HALCON中，像素可以是不同的数据类型，用来表示各种不同信息。
Channel：通道
一张彩色图片由3个通道组成：
多光谱图片，可多达6个通道：
Domain：域
域可理解为ROI（感兴趣区域），大部分算子只会处理包含在域内的像素（不是所有算子）：
图片的默认域是整个图片区域：
域可以裁剪：
图片操作
图片的读写
read_image(Image,'patras')
write_image(Image,'png',0,'C:/TEMP/MyImage')
注：可以是图片完整路径，如果仅仅是文件名则路径为 $HALCONIMAGES/patras.png ，保存文件时必须确保目标文件夹存在。
获取图片的属性：
get_image_type(Image,Type)
get_image_size(Image,ImageWidth,ImageHeight)
访问图片的通道：
count_channels(Image,NumChannels)
access_channel(Image,ImageRed,1)
access_channel(Image,ImageGreen,2)
access_channel(Image,ImageBlue,3)
查看图片灰度直方图：
HALCON有自带的工具，参考Halcon工具之灰度直方图。
访问和设置像素灰度：
get_grayval(Image,130,145,Grayval)
set_grayval(Image,130,145,[0,10,20])
查看图片的域：
默认域是整个图片
get_domain(Image,RegionDomain)
修改图片域：
reduce_domain设置的域只能是原有域的子区域
gen_circle(RegionCircle,200,200,200.5)
reduce_domain(Image,RegionCircle,ImageReduced)
change_domain设置的域可以大于原有域
gen_circle(RegionCircle,200,200,200.5)
reduce_domain(ImageReduced,RegionCircle,ImageReduced2)
Region(区域)
Region的多种形态：
Region的作用：
- 对象分割（blob分析）
- 用作图片域（Domain）
只处理域内像素
可缩短运算时间 - 用来寻找特征
Region的特点：
- 任意形状，可以是矩形、圆形，也可以是不规则图形
- 像素精度
- 游程编码方式：记录Region在每一行的起始列和终止列
Region操作
生成Region：
gen_circle(RegionCircle,200,200,100.5)
gen_rectangle1(RegionRect1,30,20,100,200)
gen_rectangle2(RegionRect2,300,200,rad(-30),100,20)
访问Region：
get_region_points(RegionRect1,RowsRect1,ColumnsRect1)
get_region_runs(RegionRect1,RunsRow,RunsColumnBegin,RunsColumnEnd)
area_center(RegionRect1,AreaRect1,_,_)
XLD(轮廓)
XLD(eXtended Line Description 轮廓)的特点：
- 由相互连接的点组成，可以是闭合的
- 亚像素精度
- 整数坐标是位于像素中心位置
XLD操作
XLD生成：
read_image(Image,'fabrik')
gen_contour_polygon_xld(Contour,[0,333],[0,222])
获取轮廓点：
get_contour_xld(Contour,Rows,Columns)
gen_cross_contour_xld(Cross,Rows,Columns,32,rad(45))
Control(控制类数据)
Integer(整形，Booleans，TYPE)：
- 42、0、-1
- true/false
Real(浮点数Double)：
- 3.141592、-5.3
- 1.#INF
String(字符数组)
- 由单括号包裹'string'
- 典型转义字符'Line1\nLine2'
- 路径使用反斜杠'C:/HALCON/images'
- 编码问题：HALCON18.11之前版本根据本地化设置（一般为Latin-1）；HALCON18.11开始强制要求使用UTF-8
HALCON18.11之前：
HALCON18.11开始：
Handle(句柄)：
- 类似指针，指向一个复杂的数据结构
- 数据类型：HALCON18.05之前包含一个Integer的控制类数组无引用计数，补在2使用的句柄，需要手动清除；HALCON18.05之后加入引用计数器，不在引用会自动清除，无需手动
注：tuple_type_elem算子可以返回元组元素的类型，具体类型值参考算子手册。
数据监视
handle目标数据结构，内部数据查看：
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
函数绘图：
X:=[0:359]
Y:=sin(rad(X))
数组
Iconic数组（Objects）
支持将Image、Region、XLD放入同个数组，要通过调用函数生成、插入和访问：
- Objects的生成和插入
gen_empty_obj(EmptyObject)
concat_obj(EmptyObject,Image,MyObjects)
concat_obj(MyObjects,Region,MyObjects)
concat_obj(MyObjects,XldEdges,MyObjects)
- 可直接读取多张图片，自动生成Objects
read_image(Image,'printer_chip/printer_chip_0'+[1,2,3,4])
count_obj(Images,NumberImages)
- Objects成员访问
select_obj(Images,Image1,1)
select_obj(Images,Image3,3)
Control数组（Tuple）
支持将Integer、Real、String变量放入同个数组，通过代码行直接操作：
- Tuple的生成和插入
A:=[1,2,'string',3.14]
A[4]=444
A[5]=555
- Tuple成员的访问
TpData:=A[index]
Vector数组
Iconic、Control类数据或者数组不支持放在同个容器，支持嵌套（vector内可包含vector），不能作为参数被算子调用：
- Vector的生成和插入
* Iconic对象和Iconic数组可以放入通过Vector
Vi:={Img1,Img2,Region,XLD}
Vi.insert(4,Img3)
* Control变量和Control数组可以放入同个Vector
Vc:={[1,2,'string'],3.14}
Vc.insert(2,123456)
- Vector成员的访问
VcData:=Vc.at(index)
Vector跟Tuple的区别:
-
Vector是一个类，Tuple则是普通数组
获取数组长度：Vc.length() tuple_length(Tp)
访问数组成员：Vc.at(index) Tp[index] -
Vector支持Iconic数据，Tuple只支持Control数据
-
Vector不可作为参数被算子调用，Tuple可以
-
Vector和Tuple可以互相转换
convert_tuple_to_vector_1d
convert_vector_to_tuple
字典
字典的特点：
- 键、值 存储方式
- 单个容器内，可以存储任意Iconic和Control数据和数组
- 越来越多地作为算子调用的参数
create_dict(InputFileDict1)
set_dict_tuple(InputFileDict1,'image_file',ImageFile)
set_dict_object(Image,InputFileDict1,'image')