halcon-gray_histo計算直方圖

ma.jpg

 

 

在HDevelop中

dev_update_off()

read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg')
rgb1_to_gray(Image,Image1)
*將RGB圖像轉換為灰度圖像

get_image_size (Image1, Width, Height)
dev_open_window(10,10,Width, Height,'black',WindowHandle)

get_domain (Image1, Domain)


gray_histo (Domain, Image1, AbsoluteHisto, RelativeHisto)
*計算直方圖:指定區域
*為區域內的圖像計算灰度值的絕對和相對直方圖
*參數1：要計算直方圖的區域
*參數2：要計算其灰度值分布的圖像
*參數3：是指圖像內0-255灰度值出現的次數-->直方圖
*參數4：將上面的出現次數轉化為頻率，總合為1

histo_to_thresh (AbsoluteHisto, 2, MinThresh, MaxThresh)
*根據直方圖確定閾值
*參數1：灰度直方圖
*參數2：用於直方圖的高斯平滑；建議值：0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0
*參數3：最低閾值    [0, 56, 66, 128, 159, 190, 199, 213, 225]
*參數4：最大閾值    [55, 65, 127, 158, 189, 198, 212, 224, 255]

threshold (Image1, Region, MinThresh, MaxThresh)
*參數3和參數4是一一對應的閾值數組，根據閾值同時分割出多個區域

dev_display(Region)

 

 

 

在QtCreator中

    HObject  ho_Image, ho_Image1, ho_Domain, ho_Region;
    HTuple  hv_Width, hv_Height, hv_WindowHandle;
    HTuple  hv_AbsoluteHisto, hv_RelativeHisto, hv_MinThresh;
    HTuple  hv_MaxThresh;

    ReadImage(&ho_Image, "D:/bb/tu/ma.jpg");
    Rgb1ToGray(ho_Image, &ho_Image1);
    //將RGB圖像轉換為灰度圖像

    GetImageSize(ho_Image1, &hv_Width, &hv_Height);
    SetWindowAttr("background_color","black");
    OpenWindow(10,10,hv_Width,hv_Height,0,"visible","",&hv_WindowHandle);
    HDevWindowStack::Push(hv_WindowHandle);

    GetDomain(ho_Image1, &ho_Domain);


    GrayHisto(ho_Domain, ho_Image1, &hv_AbsoluteHisto, &hv_RelativeHisto);
    //計算直方圖:指定區域
    //為區域內的圖像計算灰度值的絕對和相對直方圖
    //參數1：要計算直方圖的區域
    //參數2：要計算其灰度值分布的圖像
    //參數3：是指圖像內0-255灰度值出現的次數-->直方圖
    //參數4：將上面的出現次數轉化為頻率，總合為1

    HistoToThresh(hv_AbsoluteHisto, 2, &hv_MinThresh, &hv_MaxThresh);
    //根據直方圖確定閾值
    //參數1：灰度直方圖
    //參數2：用於直方圖的高斯平滑；建議值：0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0
    //參數3：最低閾值    [0, 56, 66, 128, 159, 190, 199, 213, 225]
    //參數4：最大閾值    [55, 65, 127, 158, 189, 198, 212, 224, 255]

    Threshold(ho_Image1, &ho_Region, hv_MinThresh, hv_MaxThresh);

    if (HDevWindowStack::IsOpen())
      DispObj(ho_Region, HDevWindowStack::GetActive());