前言
一般来讲，当我们识别一张图像, 只是为了找到其中我们想要的部分，为了得到想要的那部分, 所以我们要进行图像的分割处理。
阈值分割
阈值分割是图像分割当中最简单的分割算法，通过设置了一个区间来分割图像。阈值分割是基于图像的灰度值，只要被分割的物体和背景之间存在显著的灰度差异，就可以使用阈值分割
彩色和灰度图像
- 彩色图像
- 灰度图像
在灰度图像中, 灰度通常分为 (0-255) 255个等级，0表示纯黑，255表示纯白。
一张灰度图像中，设定的某个灰度值称之为的阈值, 那么阈值分割的就非常清楚, 通过设置不同的灰度值, 分割图像感兴趣的部分。
HALCON 实践
下面演示如何使用HALCON 读取图像并且选择指定的阈值来分割图像。
1.读取图像
方法1: 文件 > 读取图像
方法2: 输入代码 : read_image (Cc, 'C:/Users/Desktop/cc.png')
2.转换成灰度图
这一步主要是将彩色图像转换成灰度图。
输入代码: rgb1_to_gray(Cc, GrayImage)
变量说明:
- Cc :为读取的图像变量
- GrayImage : 输出的灰度图像变量
3.阈值分割
通过 threshold 算子来处理灰度图的阈值分割
输入代码: threshold (GrayImage, Regions, 0, 237)
变量说明:
- Regions : 返回阈值区间的区域
- 0,237 : 代表设定的阈值区间
结果,在本例子当中, 获取的是图像中的彩虹部分, 最终的效果(红色部分)如下所示:
对应HALCON当中完整代码, 如下所示:
总结
这一节, 主要讲解了如何在HALCON当中读取图像, 并且如果转换成灰度图像然后进行阈值分割。