文章目录

• 需求
• 问题
• 思路
• 实现
• • 分割结果
  • 连通区域计算结果

需求

通过RGB图像将锡膏区域提取出来

问题

直接将RGB图像转为灰度图像，然后采用全局阈值处理后，白色线条边缘的灰度值和锡膏区域近似，导致连通区域计算时出现错误，如下图左右两块锡膏所示。

read_image (Image1, 'E:/锡膏.jpg')
rgb1_to_gray(Image1,GrayImage)
mean_image(GrayImage,ImageMean,5,5)
threshold(ImageMean,ImageThreshold,150,200)

connection(ImageThreshold, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999)
area_center (SelectedRegions, Area, Row, Column)

思路

彩色图像中白线部分的特征较为明显，即使是在边缘处，仍可以看出。白色用RGB表示为（255，255，255），而灰色则不一样。所以想到采用两个色值通道做差的方法来区分白色和灰色。最终尝试表明，对于上述图像采用蓝色通道和红色通道的差值时，锡膏部分与白线差异最明显，分割最容易。

实现

halcon代码：

read_image (Image1, 'E:/锡膏.jpg')

decompose3(Image1,Red,Green,Blue)
sub_image(Blue,Red,GrayImage,1,128)

mean_image(GrayImage,ImageMean,5,5)
threshold(ImageMean,ImageThreshold,100,150)

connection(ImageThreshold, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999)
area_center (SelectedRegions, Area, Row, Column)

分割结果

连通区域计算结果

标签：分割,image,ImageMean,锡膏,SelectedRegions,Image1,Halcon,ConnectedRegions
来源： https://blog.csdn.net/qq_42743778/article/details/119561460