Halcon算子分类思维导图

这是一篇关于Halcon算子分类思维导图的思维导图，主要内容包括：一、基础操作算子，二、形态学处理算子，三、数据结构操作算子，四、图像运算算子，五、图像变换与校正算子，六、图像增强算子，七、图像分割算子，八、区域与轮廓处理算子，九、流程控制辅助算子，十、条码识别算子，十一、OCR识别算子，十二、2D测量（Metrology）算子。

Halcon算子分类思维导图

• 一、基础操作算子
  • 窗口显示设定算子
    • dev_open_window：打开图形窗口，设置参数并返回窗口句柄
    • dev_close_window：关闭所有已打开的窗口
    • dev_display：在指定窗口显示图像、区域、轮廓等对象
    • dev_set_lut：设置窗口显示的颜色表
    • dev_set_part：设置显示图像的局部区域
    • dev_set_draw：设置区域显示模式
    • dev_set_color：设定绘制图形、区域的颜色
    • dev_set_line_width：设置绘制线条的宽度
    • dev_clear_window：清空当前窗口的显示内容
    • dev_set_window_extents：设定活动窗口的位置和大小
    • disp_arrow/disp_circle/disp_message：绘制箭头、圆形、显示文字
  • 图像读写与属性获取算子
    • read_image：读取图像文件，生成图像对象
    • write_image：保存图像对象为指定格式
    • get_image_size：获取图像的宽度和高度
    • get_image_type：获取图像的数据类型
    • count_channels：统计图像的通道数量
    • access_channel：访问图像的指定通道
    • get_grayval/set_grayval：获取/设置指定像素的灰度值
    • get_domain：获取图像的域（ROI感兴趣区域）
• 二、形态学处理算子
  • 腐蚀算子
    • erosion_circle：使用圆形结构元素对区域进行腐蚀
    • erosion_rectangle1：使用矩形结构元素腐蚀
    • erosion1：使用自定义结构元素腐蚀，设置迭代次数
    • erosion2：使用自定义结构元素腐蚀，支持设置参考点位置和迭代次数
  • 膨胀算子
    • dilation_circle：使用圆形结构元素对区域进行膨胀
    • dilation_rectangle1：使用矩形结构元素膨胀
    • dilation1：使用自定义结构元素膨胀，设置迭代次数
    • dilation2：使用自定义结构元素膨胀，支持设置参考点位置和迭代次数
  • 开运算与闭运算算子
    • opening：使用自定义结构元素进行开运算
    • opening_circle：使用圆形结构元素进行开运算
    • opening_rectangle1：使用矩形结构元素进行开运算
    • closing：使用自定义结构元素进行闭运算
    • closing_circle：使用圆形结构元素进行闭运算
    • closing_rectangle1：使用矩形结构元素进行闭运算
  • 顶帽与底帽运算算子
    • top_hat：顶帽运算，提取小的亮区域
    • bottom_hat：底帽运算，提取小的暗区域
  • 灰度图像形态学算子
    • gray_erosion：使用自定义结构元素对灰度图像进行腐蚀
    • gray_erosion_rect：使用矩形结构元素对灰度图像进行腐蚀
    • gray_erosion_shape：使用多边形结构元素对灰度图像进行腐蚀
    • gray_dilation：使用自定义结构元素对灰度图像进行膨胀
    • gray_dilation_rect：使用矩形结构元素对灰度图像进行膨胀
    • gray_dilation_shape：使用多边形结构元素对灰度图像进行膨胀
    • gray_opening：使用自定义结构元素对灰度图像进行开运算
    • gray_closing：使用自定义结构元素对灰度图像进行闭运算
    • gray_tophat：灰度图顶帽变换，提取亮的小区域
    • gray_bothat：灰度图底帽变换，提取暗的小区域
  • 二值图像形态学应用算子
    • boundary：提取区域边界
    • fill_up：填充区域内的孔洞
    • fill_up_shape：根据形状特征填充孔洞区域
    • skeleton：对区域进行骨架化处理，提取区域骨架
• 三、数据结构操作算子
  • gen_empty_obj：生成空的对象数组，用于存储多个图像/区域对象
  • concat_obj/append_channel：拼接对象数组、为多通道图像添加通道
  • select_obj：从对象数组中选择指定索引的对象
  • copy_obj/copy_image：复制对象/图像，保护原始数据
  • tuple_concat/tuple_find：数组连接、在数组中查找指定值并返回索引
  • gen_image_const：生成指定尺寸和类型的空图像
• 四、图像运算算子
  • 基本算术运算算子
    • add_image：图像加法运算，降低随机噪声
    • sub_image：图像减法运算，计算两图差异
    • mult_image：图像乘法运算，提取指定区域
    • div_image：图像除法运算，非线性亮度校正
    • scale_image：缩放图像的灰度值，调整亮度/对比度
  • 噪声添加算子
    • add_noise_white：为图像添加白色噪声
    • add_noise_distribution：根据指定分布添加噪声
    • gauss_distribution/sp_distribution：生成高斯/椒盐噪声分布
• 五、图像变换与校正算子
  • 仿射变换相关算子
    • hom_mat2d_identity：创建单位变换矩阵
    • hom_mat2d_translate：生成平移变换矩阵
    • hom_mat2d_rotate：生成旋转变换矩阵
    • hom_mat2d_scale：生成缩放变换矩阵
    • affine_trans_image：对图像执行仿射变换
  • 投影变换算子
    • hom_vector_to_proj_hom_mat2d：计算投影变换矩阵
    • projective_trans_image：对图像执行投影变换
  • 图像预处理辅助变换算子
    • convert_image_type：转换图像的数据类型
    • crop_part：裁剪图像的指定区域
    • reduce_domain：缩小图像的处理域
• 六、图像增强算子
  • 灰度变换算子
    • invert_image：图像取反，增强暗背景中的亮细节
    • emphasize：增强图像边缘和细节，提升对比度
    • scale_image_max：将图像灰度值动态范围扩展到0~255
    • log_image/pow_image：非线性灰度变换，增强局部细节
    • min_max_gray：计算指定区域内图像的最小/最大灰度值及范围
  • 直方图修正算子
    • equ_histo_image：直方图均衡化，提升整体对比度
    • gray_histo：计算图像的灰度直方图
    • histo_to_thresh：根据灰度直方图确定分割阈值
  • 图像平滑（去噪）算子
    • mean_image：均值滤波，抑制噪声，适用于高斯噪声
    • median_image：中值滤波，去噪，适用于椒盐噪声
    • gauss_filter：高斯滤波，平滑图像，保留边缘
    • mean_n：多图像均值去噪，消除随机噪声
  • 图像锐化（边缘增强）算子
    • sobel_amp/sobel_dir：索贝尔滤波，计算边缘幅度/方向
    • laplace：拉普拉斯算子，二阶微分检测边缘
    • laplace_of_gauss：高斯-拉普拉斯边缘检测，边缘定位更准确
  • 频域滤波算子
    • gen_lowpass：生成低通滤波模板，滤除高频噪声
    • gen_highpass：生成高通滤波模板，抑制低频分量
    • fft_generic：执行快速傅里叶变换
    • convol_fft：在频域中对图像和滤波器进行卷积运算
• 七、图像分割算子
  • 阈值分割算子
    • threshold：手动全局阈值分割，提取前景区域
    • auto_threshold：自动全局阈值分割，基于直方图谷底分割
    • binary_threshold：基于直方图最大分离度自动阈值分割
    • dyn_threshold：动态局部阈值分割，提取差异区域
    • var_threshold：基于局部统计特性动态阈值分割
    • char_threshold：提取明亮背景上的黑暗字符，基于灰度直方图峰值计算阈值
  • 边缘检测算子
    • prewitt_amp：普瑞维特算子，一阶微分边缘检测
    • roberts：罗伯茨算子，局部差分检测边缘
    • kirsch_amp：基尔希算子，通过8个方向模板卷积检测边缘
    • edges_image：Canny边缘检测，多步骤处理边缘连续度好
    • edges_sub_pix：亚像素级边缘提取，获取更高精度的边缘坐标
    • zero_crossing：提取图像的零交叉点，用于高斯-拉普拉斯边缘检测
  • 区域分割算子
    • regiongrowing：区域生长法，从种子像素开始合并邻域像素
    • regiongrowing_mean：基于均值的区域生长，以区域中心为种子
    • connection：分离非连通区域，拆分为独立的连通区域
    • shape_trans：区域形状转换，提取区域内中心点
  • 霍夫变换与分水岭算子
    • hough_lines_dir：霍夫直线变换，检测图像中的直线边缘
    • watersheds：分水岭算法，基于灰度地形图思想分割区域
    • watersheds_threshold：带阈值的分水岭算法，控制区域分割精度
• 八、区域与轮廓处理算子
  • 区域特征提取与筛选算子
    • area_center：计算区域的面积和中心坐标
    • select_shape：根据区域形状特征筛选符合条件的区域
    • get_region_points/get_region_runs：获取区域的像素坐标/行扫描区间
  • 形态学运算算子
    • opening_circle：圆形开运算，先腐蚀后膨胀
    • erosion_circle：圆形腐蚀运算，缩小区域
    • skeleton：区域骨架提取，将区域细化为单像素宽度
    • gen_contours_skeleton_xld：将骨架区域转换为XLD轮廓对象
  • XLD轮廓处理算子
    • gen_contour_polygon_xld：生成多边形XLD轮廓
    • get_contour_xld：获取XLD轮廓的像素坐标（亚像素精度）
    • gen_cross_contour_xld：在轮廓点上绘制十字标记
• 九、流程控制辅助算子
  • stop：暂停程序执行，用于调试查看中间结果
  • try/catch：异常处理，捕获程序执行中的错误并执行报警等操作
• 十、条码识别算子
  • 条码模型创建与配置算子
    • create_bar_code_model：创建条码读取器模板，生成条码模型句柄
    • set_bar_code_param：设置条码查找和解码相关参数
    • get_bar_code_param：获取条码模型的参数配置
    • write_bar_code_model：将训练好的条码模型保存到本地硬盘
    • read_bar_code_model：从本地硬盘读取已保存的条码模型
  • 条码查找与结果获取算子
    • find_bar_code：在图像中查找指定类型的条码
    • get_bar_code_result：获取条码识别的详细结果
    • find_qr_codes：专门用于查找QR码的算子
    • find_ecc200_codes：专门用于查找Data Matrix ECC 200码的算子
  • 二维码相关专用算子
    • create_data_code_2d_model：创建二维数据码解析对象
    • set_data_code_2d_param：设置二维码解析相关参数
    • find_data_code_2d：搜索并解析图像中的二维码
    • get_data_code_2d_results：获取二维码识别的详细结果
    • write_data_code_2d_model：保存二维码解析模型到本地
    • read_data_code_2d_model：从本地读取二维码解析模型
  • 条码模型清除算子
    • clear_bar_code_model：删除条码模型，释放内存
    • clear_data_code_2d_model：删除二维码解析模型，释放内存
• 十一、OCR识别算子
  • OCR训练相关算子
    • append_ocr_trainf：将字符区域、图像及对应字符文本写入训练文件
    • read_ocr_trainf_names：从训练文件中获取字符列表
    • trainf_ocr_class_mlp：使用训练文件中的样本训练OCR分类器
  • OCR分类器操作算子
    • create_ocr_class_mlp：使用多层感知器（MLP）创建OCR分类器
    • write_ocr_class_mlp：将训练好的OCR分类器保存到本地
    • read_ocr_class_mlp：从本地读取OCR分类器文件
    • clear_ocr_class_mlp：释放OCR分类器句柄，释放内存
  • OCR识别执行算子
    • do_ocr_multi_class_mlp：使用MLP分类器对字符区域进行分类识别
• 十二、2D测量（Metrology）算子
  • 测量模型创建与配置算子
    • create_metrology_model：创建几何测量模型句柄
    • set_metrology_model_image_size：设置测量对象对应的图像大小
    • set_metrology_model_param：设置对整个测量模型有效的全局参数
    • read_metrology_model：从文件中读取已保存的测量模型
    • write_metrology_model：将测量模型写入文件保存
  • 测量对象添加算子
    • add_metrology_object_generic：添加通用测量对象
    • add_metrology_object_line_measure：添加直线测量工具
    • add_metrology_object_circle_measure：添加圆形测量工具
    • add_metrology_object_ellipse_measure：添加椭圆测量工具
    • add_metrology_object_rectangle2_measure：添加矩形测量工具
  • 测量执行与结果获取算子
    • apply_metrology_model：执行测量，拟合测量对象的几何形状
    • get_metrology_object_result：获取测量模型的测量结果
    • get_metrology_object_measures：获取测量区域及检测到的边缘位置
    • get_metrology_object_result_contour：获取测量对象的结果轮廓
    • get_metrology_object_model_contour：查询测量对象的模型轮廓
  • 测量模型辅助算子
    • align_metrology_model：将测量工具与平移旋转绑定
    • copy_metrology_model：复制测量模型
    • copy_metrology_object：复制测量对象
    • clear_metrology_object：删除测量对象，释放内存
    • clear_metrology_model：删除测量模型，释放内存