halcon如何提取轮廓里面的每个像素点的灰度值

1、灰度转换-->二值化（硬阈值或者动态阈值处理）-->连通区域-->抠图（reduce_domin）

2、创建一个与原始图像一样大小纯黑色的图像gen_image_const（）

3、将抠图得到的目标图像与创建的纯黑图像拼接，union1（）

4、运用for循环，遍历每个坐标，获取灰度值(get_grayval)，将灰度值等于0的剔除，剩下的就是目标灰度值与对应的坐标。

比价原始的办法，不知道是否有更简单的方法

一种是利用图像工具栏的放大功能，用肉眼读出。

具体做法为：不断放大目标点，直到坐标精度达到使用者的要求

第二种是利用ginput函数，从图中点击不同位置获取不同点的坐标值，但是这个坐标值是相对坐标，不是绝对坐标

a = ginput(1);disp(a);此时使用者只需在图中点击目标点，即可显示出目标点坐标。

最后一种是利用工具栏中的tip工具，插入数据点标注，这个功能不仅能精确得到点坐标，而且可以标识出来。

工具栏->insert->tip工具。点击待读入点即可，程序会自动定位至曲线上

halcon的模板匹配可以归为三类：

1、基于灰度：灰度，互相关ncc

2、基于形状：形状，组件

3、基于描述符：描述匹配

应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。

1创建模板：create_template()

2寻找模板：best_match()

3释放模板：clear_template()

应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。

1创建模板：create_ncc_model()

2寻找模板：find_ncc_model()，find_ncc_models()

3释放模板：clear_ncc_model()

4get_ncc_model_region (ModelRegion, ModelID)

smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2)

应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。

算法步骤：

1获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components()

参数：

ModelImage [Input] 初始组件的

InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域

ContrastLow [Input] 对比度下限

ContrastHigh [Input] 对比度上限

MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸

Mode[Input] 自动分段的类型

GenericName [Input] 可选控制参数的名称

GenericValue [Input] 可选控制参数的值

2根据图像模型，初始组件，训练来训练组件和组件相互关系 train_model_components()

3创建组件模型 create_trained_component_model()

4寻找组件模型 find_component_model()

5释放组件模型 clear_component_model()

应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。

1创建形状模型：create_shape_model()

2寻找形状模型：find_shpae_model()

3释放形状模型：clear_shape_model()

应用场合：搜索对象有轻微的变形。

1创建模板：create_local_deformable_model()

2寻找模板：find_local_deformable_model()

3释放模板：clear_deformable_model()

应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。

1创建模板：create_calib_descriptor_model()

2寻找模板：find_calib_descriptor_model()

3释放模板：clear_descriptor_model(）

获取圆心坐标方法，

(setq ent (entlast));获取最后一个对象

(setq obj (vlax-ename->vla-object ent));转换为vlax对象。

(setq pt1 (vlax-get obj 'Center));取得圆心坐标

(setq mj1 (vlax-get-Area obj));取得对象面积

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