《HALCON機器視覺與算法原理編程實踐》第4章軟件圖像採集-學習筆記

4.1 獲取非實時圖像

方法一：通過代碼讀取圖像文件

* 讀取單個文件
read_image (Image1, 'E:/Project/Halcon_Project/test/橫條.jpg')
read_image (Image2, 'E:/Project/Halcon_Project/test/豎條.jpg')

* 遍歷文件夾E:/Project/Halcon_Project/test/下包括子文件夾所有文件
list_files ('E:/Project/Halcon_Project/test/', ['files','follow_links'], ImageFiles)

* 篩選bmp或jpg或png文件
tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(bmp|jpg|png)$','ignore_case'], ImageFiles)

* 循環讀取文件夾的圖像
for Index := 0 to |ImageFiles|-1 by 1
    read_image (Image3, ImageFiles[Index])
endfor

方法二：通過Halcon圖像採集助手讀取文件

4.1.2 讀取視頻文件

* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
open_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'rgb', -1, 'false', 'default', '[0] Altair USB2.0 Camera', 0, -1, AcqHandle)
grab_image_start (AcqHandle, -1)
while (true)
    grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)
    * Image Acquisition 01: Do something
endwhile
close_framegrabber (AcqHandle)

4.2 獲取實時圖像

參考我另外一篇博客連接好工業相機：
海康威視MV-CA060-11 GM工業相機首次安裝與MVS客戶端操作

4.2.1 Halcon的圖像採集步驟

1. 開啓圖像採集接口
2. 讀取圖像
3. 關閉圖像採集接口

4.2.2 使用Halcon接口連接相機

1. 選擇工業相機
   
2. 插入代碼
   

* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
open_framegrabber ('GigEVision2', 0, 0, 0, 0, 0, 0, 'progressive', -1, 'default', -1, 'false', 'default', 'c42f90f77f12_Hikvision_MVCA06011GM', 0, -1, AcqHandle)
grab_image_start (AcqHandle, -1)
grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)
* Image Acquisition 01: Do something
close_framegrabber (AcqHandle)

3. 獲取圖像
   

4.2.3 使用相機的SDK採集圖像

4.2.4 外部觸發採集圖像

4.3 多相機採集圖像

1. 連接多個採集設備
2. 多相機異步採集圖像
3. 多相機同步採集圖像

4.4 Halcon圖像的基本結構

1. Image：指Halcon的圖像類型
2. Region：指圖像中的一塊區域
3. XLD：指圖像中某一塊區域的輪廓
4. Tuple：類似於數組，可用於存儲一幅或多幅圖像

4.5 實例：採集Halcon圖像並進行簡單處理

1. 撕幾個小紙片擺好
   
2. 找出這幾個小紙片

* 關閉當前窗口，清空屏幕
dev_close_window ()
* 打開圖像採集接口，這裏用的是網線，其它默認
open_framegrabber ('GigEVision2', 0, 0, 0, 0, 0, 0, 'progressive', -1, 'default', -1, 'false', 'default', 'c42f90f77f12_Hikvision_MVCA06011GM', 0, -1, AcqHandle)
* 抓取一幅圖像大小，這幅圖是爲了獲取圖像的大小以建立合適尺寸的窗口
grab_image (Image, AcqHandle)
* 獲取圖像的大小，以建立合適尺寸的窗口
get_image_size (Image, Width, Height)
* 創建新的顯示窗口
dev_open_window (0, 0, Width/2, Height/2, 'black', WindowHandle)

* 開始進入採集圖像的循環
while (true)
    * 利用次採集接口的句柄獲取圖像
    grab_image (Image, AcqHandle)
    * 顯示圖像採集畫面
    dev_display (Image)
    **
    * 此處可根據需要對圖像做進一步處理。這裏舉一個簡單的閾值處理並計數的例子
    **
    * 將圖像轉換爲單通道灰度圖像
    rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
    dev_display (GrayImage)
    * 使用閾值處理提取較亮部分
    threshold (GrayImage, Region, 239, 255)
    * 填充區域
    fill_up (Region, RegionFillUp)
    * 將不相連的區域整體分割成獨立的區域
    connection (RegionFillUp, ConnectedRegions)
    * 排除雜點，將面積較大的目標選擇出來
    select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 70, 99999)
    * 目標計數
    count_obj (SelectedRegions, Number)
    * 即將顯示文字，文字顏色設置爲紅色
    dev_set_color ('red')
    * 確定文字的顯示位置
    set_tposition (WindowHandle, 10, 10)
    * 查詢系統字體
    query_font (WindowHandle, Font) 
    * 設置字體
    * set_font(WindowHandle, Font[0])
    * 窗口輸出文字
    write_string (WindowHandle, '有'+Number+'個零件')
    * 顯示零件形狀區域，設置顏色爲紅色
    dev_set_color ('red')
    * 顯示模式爲填充
    dev_set_draw ('fill')
    * 顯示提取出的區域
    dev_display (Region)
endwhile


* 採集結束，關閉採集接口，釋放相機資源
close_framegrabber (AcqHandle)