halcon进化日记-0806halcon官方十大例程之识别圆

调查就像十月怀胎，解决问题就像一朝分娩，调查就是解决问题。——《毛选》

个人学习日记，如有错误欢迎批评，没错误的批评不接受。
00-问题
问题：那里去找代码?
实操：

1. STEP1-主页面
2. STEP2-快捷键CTRL+E
3. STEP3-搜索框里面circles
   得到：circles.hdev
   同理可得：
   [1]measure_circles.hdev，circles.hdev，union_cocircular_contours_xld.hdev，ball.hdev

01-代码拆解

1.1-看现象
F5按下后，可以看到圆的边缘，和直线的边缘。但是并非圆的所有部分都显示出来。
F2重头复位
关键部分打断点
F5再看一遍

所以该代码的功能就是：原图像上叠加显示了检测到的圆（白色）和分割的轮廓（彩色）
代码功能：图像中的边缘被分割成直线和圆。对于作为圆的一部分的边，估计圆参数并显示生成的圆。
1.2-看结构（模块）
主要：有一个for循环，需要进行重复操作。主要是进行遍历所有分割的轮廓，检测并拟合圆
其他特殊结构无。

所以整体模块流程如下：

1. 读取图像（初始化窗口）
2. 预处理并提取边缘区域（分割包含边的区域）
3. 检测子像素级边缘（在包含边缘的图像的子域中,提取子像素精确边缘）
4. 分割线段和圆弧（for 456 将圆拟合到作为圆弧的线段）
5. 拟合并显示检测到的圆
6. 显示所有分割的轮廓
   1.3-看内容

1.初始化前3行代码没啥说的写法没用自适应换了一种写法。
2.图像预处理和边缘区域分割5行代码
a. 使用快速阈值方法提取灰度值在0-120之间的区域，0是靠近黑的
b. 获取区域的内部边界
c. 相对裁剪区域边界，各边保留5个像素
d. 使用半径为2.5的圆形结构元素对区域进行膨胀，膨胀操作
e. 将原始图像限制在膨胀后的区域，得到只包含边缘区域的图像
3.边缘提取和轮廓分割
a. 在子像素精度下提取边缘，使用Canny算法，参数2,20,60分别是sigma、低阈值和高阈值，其中数值为什么选取这个，这是其中的经验学习部分
b. 将边缘分割为线段和圆弧，参数控制分割的灵敏度等
c. 计算分割后的轮廓对象数量
d. 显示原始图像并设置显示参数
4.遍历所有分割的轮廓，检测并拟合圆
循环遍历所有轮廓对象，for循环的循环变量看出来的。
选择第1个轮廓对象
获取轮廓的全局属性'cont_approx'
另外加一个判断语句
如果属性值大于0，表示可能是圆弧或圆
拟合圆弧/圆，得到圆心
根据拟合参数生成完整的圆轮廓
显示拟合的圆
5.设置显示参数并显示所有分割的轮廓

02-总结
此代码实现了以下功能：

1. 读取并显示图像
2. 预处理图像以提取可能包含边缘的区域
3. 使用子像素精度检测图像中的边缘
4. 将边缘分割为线段和圆弧
5. 对识别为圆弧的部分进行圆拟合
6. 在原图上显示检测到的圆和所有分割的轮廓

参考文献：
[1] Halcon找圆系列（1）如何检测圆形
[2] https://blog.csdn.net/zyj8691/article/details/70420096
https://blog.csdn.net/zyj8691/article/details/70420096