机器视觉测量，halcon测量讲解，卡尺找线，卡尺找圆

测量是机器视觉应用场景之一，今天我来介绍一下在halcon中测量项目的一些方法。

在halcon中本身的测量demo比较多，在实际项目使用中，最为广泛的方法还是使用卡尺来解决测量任务，整体的思想就是先找到边界点，然后判断边界点是否符合要求，最后通过拟合出线或者圆来进行测量任务。当然也可以通过边缘查找后拟合。

理解halcon测量原理

在halcon中，来确定边缘的方法为在一个ROI宽度上，计算每个宽度上的像素平均值，在ROI的整个长度上计算所有的均值，得到了一系列的平均灰度值，那么在这一系列的灰度值组成了轮廓线Profile Line

投影轮廓线计算均值

如果在这个宽度上计算灰度值的时候，投影线不平行，那么就会使用插值计算平均灰度值，nearest_neighbor 最邻近插值，biliner双线性插值，bicubic插值。

宽度和滤波的影响

同时，ROI的宽度越宽，计算的平均值越逼真，得到的值也是越准确，同时，同样的ROI宽度，如果使用滤波，那么效果也最好，测量对象中使用的滤波器是高斯滤波器。

测量矩形ROI

测量的ROI，矩形中心R,C坐标，矩形宽、高，phi

测量过程

建立测量对象

gen_measure_rectangle2( : : Row, Column, Phi, Length1, Length2, Width, Height, Interpolation :MeasureHandle)
gen_measure_arc( : : CenterRow, CenterCol, Radius, AngleStart, AngleExtent, AnnulusRadius, Width,Height, Interpolation : MeasureHandle)

Row: 矩形ROI的中心R坐标

Column：矩形ROI的中心C坐标

Length1: 矩形ROI的半长

Length2:矩形ROI的半宽

Width:图像的宽度

Height:退昂的高度

Interolation:插值

MeasureHandle：输出的测量句柄对象

gen_measure_arc的位圆弧与gen_measure_rectangle2类似

测量

measure_pos(Image : : MeasureHandle, Sigma, Threshold, Transition, Select : RowEdge, ColumnEdge,Amplitude, Distance)
measure_pairs(Image : : MeasureHandle, Sigma, Threshold, Transition, Select : RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, IntraDistance,InterDistance)

Image:输入图像

MesureHandle:输入句柄

Sigma:滤波参数

ThresHold:边缘幅度

Transition:边缘极性,由白到黑、由黑到白、两者

Select:点的选择，第一点、最后一点，所有

RowEdge,ColumnEdge,Amplitude,Dinstance:输出点的信息

还有一种高级测量是fuzzy_measure的方法， 我个人在实际应用中没有用到这种方法，不过也研究过，在后期会专门说fuzzy_meausre.

这一步为止，我们还是单独的得到一个点，我们还不能真实的表达一条边界呢，我们最好的方式是通过找到的一系列点进行拟合直线或者圆，以伪代码表示

最后通过fit_circle_contour_xld和fit_line_contour_xld拟合圆和直线。

计算

distance_pp 计算两个点的距离

distance_pl计算一个点到线的距离

mean_tuple计算平均值，这在使用distance_pl的时候回用到

卡尺找圆，找线

虽然这里只有最简单的2个算子，但是组合起来会有强大的效果，可以满足98%以上的项目需求，halcon的给的测量方法有很多，我都看过，但是实际项目中我还是没有用，对于初学的同学来说， 也没必要都知道那么多，否则打消你的积极性。

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