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一、引言

前面的文（用戶指南/快速向?qū)?#xff09;差不多已經(jīng)把HALCON的基本內(nèi)容講完了，并且在學(xué)習(xí)過程中還跑過一個簡單示例——在單一背景下定位回形針。示例跑過，頓時覺得自己行了，但如果此時（假設(shè)你和我一樣沒有其他圖像處理經(jīng)驗）你想上手解決一個實際問題，很可能寸步難行。

就拿我來說，隨手找了張圖片，想定位圖片中的目標(biāo)圖形——硬幣。

于是，按照回形針示例中的步驟，借用灰度圖像來閾值化，得到的圖片是這樣的，

先不談背景中的大紅塊，連顏色相近的文字也被保留了下來，這不是我希望保留的。不過也很正常，因為用到的圖像處理是基于形態(tài)學(xué)的，簡單講就是顏色、形狀、面積的匹配，是比較傻瓜式的，實際上計算機并不認(rèn)識硬幣。

那如何去掉這些背景中不希望保留的元素呢，經(jīng)過我一番查閱，知道了兩種常用操作——腐蝕（erosion）和膨脹（dilation）。因為本文不是主要介紹它們的實現(xiàn)，所以只簡單談一下經(jīng)過它們處理的效果。

腐蝕（erosion）

自然界中的腐蝕，假設(shè)你有一塊鐵板，經(jīng)過腐蝕后，可能會變得像下圖一樣銹跡斑斑且有許多破洞，這些破洞大的區(qū)域，可能原本就有損壞、比較脆弱；而一些保留相對完好的區(qū)域，原本可能是成塊的、比較結(jié)實的部分（假設(shè)腐蝕對每塊區(qū)域作用都一樣）。

而圖像處理中的腐蝕，作用于引言中的示例圖后，就得到了下圖。可以看到，其實效果類似鐵板腐蝕，大塊圖形保留較好，而一些細(xì)小圖形直接消失了（被腐蝕掉了）；大圖形上的一些小孔，經(jīng)過腐蝕也變大了。

膨脹（dilation）

說到膨脹，自然就想到吹氣球，氣球充氣后變大了（當(dāng)然也可能爆掉）。圖像處理中的膨脹也類似（但不會爆），它是與腐蝕相反的操作。把圖像中的像素/區(qū)域想成一個氣球，經(jīng)過膨脹后，它就變大了。下面對示例圖做膨脹，原來那些密密麻麻的字體明顯變粗壯了，就像墨水在紙上洇開來一樣。

Ok，關(guān)于腐蝕和膨脹到這里就差不多了（應(yīng)用章節(jié)能理解其效果即可）?，F(xiàn)在開始跑一個官方示例 Inspection of Ball Bonding ，在HDevelop示例程序中搜索 ball 關(guān)鍵字，可以找到該示例工程，選中 ball.hdev 打開。

二、檢測圓形

這是示例原圖，現(xiàn)在要找到并標(biāo)注黑色圓形粘接口，接下來一行行學(xué)習(xí)它的程序（共五十多行）。

HALCON程序的頭幾行，

* ball.hdev: Inspection of Ball Bonding
* 
dev_update_window ('off')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID)

*（星號）開頭的是注釋，剩下三行以 dev_ 前綴的與圖形處理無直接關(guān)系，它們的作用分別是：

1. 會關(guān)閉圖像變量向圖形窗口的自動輸出（設(shè)置為’off’，還有一點好處是當(dāng)你選中圖像變量，圖形窗口中只會顯示選中的圖像變量，方便觀察，不然需要手動再選一次 顯示/清除）
2. 關(guān)閉活動的圖形窗口
3. 并打開一個728×512的黑色背景窗口。

接著，讀取原圖，

read_image (Bond, 'die/die_03')

雖然上面代碼中關(guān)閉了圖像變量自動顯示在活動窗口，但在你單步調(diào)試程序時，這點會被無視掉。下面用 dev_display 顯式輸出讀取的圖像到圖形窗口。

dev_display (Bond)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()

剩下兩句看似是系統(tǒng)算子，但實際上是預(yù)定義好的外部函數(shù)。效果就是在圖像下方顯示文字，接著 stop() 暫停程序執(zhí)行。

接下來是老朋友了，閾值化。

threshold (Bond, Bright, 100, 255)

閾值化后是一個新的算子 shape_trans ，它可以變換區(qū)域的形狀。這邊填的參數(shù)為 ‘rectangle2’ ，在輸入?yún)^(qū)域中外接最小矩形。上面閾值化后的圖像，頂部明顯有一片區(qū)域是黑的，也就是沒有像素的，這部分區(qū)域在后續(xù)處理過程中是不需要的，我們?nèi)绾稳サ羲?#xff0c;就需要外接矩形了。

shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')

接下來幾步是在外接矩形外圍畫一個框，并顯示預(yù)定義好的文字提示信息，然后暫停一下。

dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (3)
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Die)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()

你可能會問，有這么一個矩形有啥用呢？
別急，接下來的算子 reduce_domain 中會用到它，

reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)

它會從原圖中裁剪出矩形區(qū)域的圖像，

這里的裁剪出圖像，其實圖像的尺寸未發(fā)生變化，你可以看到黑色背景還是在的，這相當(dāng)于把矩形以外的區(qū)域去掉了，但保留背景/畫布（HALCON中還有一個算子）。
上面這幾步操作（獲取目標(biāo)矩形，用矩形裁剪圖像）很常用，通常獲取ROI區(qū)域就是這么做的。

接下來對裁剪得到區(qū)域再次進行閾值化，這次保留了灰度值低的區(qū)域（靠近0接近黑色，靠近255接近白色），另外圖像頂部的黑色區(qū)域其實是沒有像素的，所以并未選中

threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)

下一步又是一個新的算子 fill_up_shape ，它的作用是填充區(qū)域中具有某些特征的空洞，下面參數(shù)表示的特征是面積，范圍是1-100。也就是將該范圍面積的空洞填滿，

fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)

來看下放大后的效果吧，處理前，

處理后，

還是很明顯的，區(qū)域內(nèi)的小圓孔被填充滿了。你可能會問，不是填充滿嗎，為什么消失了？因為圖案是接近黑色的，填充后看起來就是消失了。

接下來又是一些額外操作，顯示原圖底片，用紅色填充滿處理后區(qū)域，

dev_display (Bond)
dev_set_draw ('fill')
dev_set_color ('red')
dev_display (WiresFilled)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()

下一步是一個很有用的操作——開操作（halcon中名稱為opening的都是開操作相關(guān)的），它的原理其實是腐蝕和膨脹的結(jié)合，即先腐蝕后膨脹，

opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)

處理后的效果，是不是非常離譜，但理解了文章開頭說的效果后，其實不難想象。

接下來，切換了輸出顏色，重新輸出處理后的區(qū)域，

dev_set_color ('green')
dev_display (Balls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()

接下來三個算子， 先是connection 尋找區(qū)域內(nèi)的連通部分；
第二個是新算子 select_shape ，找到具有目標(biāo)特征的形狀，這邊填寫的參數(shù)是 ‘circularity’ ，就是類圓的圖形；
第三個算子就是字面意思，對圖形按位置排序（這邊參數(shù)表示按列值升序排）。

connection (Balls, SingleBalls)
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')

然后，又是換色顯示原圖對比，并輸入提示文本，

dev_display (Bond)
dev_set_colored (12)
dev_display (FinalBalls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()

最后，
smallest_circle 確定這些圓形區(qū)域的最小外接圓，并將輸出的坐標(biāo)和半徑做處理后輸出到圖形窗口。

smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)
NumBalls := |Radius|
Diameter := 2 * Radius
meanDiameter := mean(Diameter)
minDiameter := min(Diameter)
dev_display (Bond)
disp_circle (WindowID, Row, Column, Radius)
dev_set_color ('white')
disp_message (WindowID, 'D: ' + Diameter$'.4', 'image', Row - 2 * Radius, Column, 'white', 'false')
dev_update_window ('on')

至此，示例程序處理完畢。

之后，我用了示例方法處理文章開頭的示例圖，得到如下效果

三、總結(jié)

整個過程其實并不復(fù)雜，畢竟我們只是調(diào)用算子，不需要關(guān)注算法細(xì)節(jié)。
但這里還是得稍微總結(jié)一下所涉及的常用操作，

• 閾值化，拿到圖之后通常會先閾值化一下，方便后續(xù)處理。
• 選取ROI，通常獲取一個形狀，然后用該形狀去裁剪原圖，可以減少后續(xù)圖像處理量，并減少干擾區(qū)域。
• 腐蝕和膨脹，上面示例中的開操作（opening）就包含了腐蝕和膨脹，你也可以分開來使用，常見的還有閉操作（closing）。這些操作通常用來去掉圖像背景中的干擾區(qū)域，填充空缺。
• 基于的特征的圖形選擇，這步是在尋找連通區(qū)域（connection）之后的。

上面提到的閾值化、選取ROI等操作都可以UI交互實現(xiàn)，比直接調(diào)參更方便。