图像处理笔记（二十一）：halcon在图像处理中的运用

概要：

1. 分水岭算法做图像分割
2. 二维码识别

稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询。

分水岭算法做图像分割

使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割，可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况。
步骤：

1. 通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域；
2. 通过distance_transform 得出距离图片，这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的；
3. 将灰度值范围通过scale_image_max 扩充后灰度反转；
4. 通过watersheds_threshold 做区域分割，这里的分割是针对整张图片做分割的；
5. 与目标图像区域做交集，得出分割后的目标图像。

6. distance_transform(Region, DistanceImage, Metric, Foreground, Width, Height)
   计算区域内每一个点到区域边界的距离得出一张距离图片，距离边界越远的灰度值越大，中心灰度值最大，边界为0，如图：
   

7. watersheds_threshold(Image, Basins, Threshold)
   分水岭算法做区域分割
   分水岭算法：灰度值代表海拔高度，高灰度代表山脉，低灰度代表盆地，每一个局部极小值及影响区域代表集水盆，集水盆边界形成分水岭。
   

图中分成的一个个小块就是在做分水岭分割之后得到的，一个个的小圆就是在与原区域做交集之后得到的。

根据之前学到的，对于这样的图片区域分割，有时候根据情况也能使用膨胀腐蚀之类的方法分割出来。

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二维码识别

做一个小功能，halcon和C#混和编程，实时做二维码识别。最简单的做法是在halcon中做了之后导出成cs文件，将文件中的有效部分提取出来放在代码中。过程略。
halcon中实现的要点：

1. 摄像头实时抓拍
2. 使用 create_data_code_2d_model 生成二维条形码模型，这里需要注意的是必须提前知道我们需要解码的二维码的编码模式；
3. 使用 find_data_code_2d 来找二维码并解析。

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halcon基础知识学些到这边告一段落了。
接下去需要解决的问题：怎样把学到的东西运用到图像处理中去解决缺陷检测的问题。