#Halcon例程学习（2）—— Particle

Halcon例程学习（2）—— Particle

​ 其为分析液体中的成分，得出区域中的平均灰度和面积；

1. 在液体二值图像中有几个亮斑，需要提前去除；

2. 液体成分中灰度变化不明显，直接采用全局阈值处理效果不佳；

3. 读取鼠标按键数值，并选择区域。

   

   threshold (Image, Large, 110, 255)
   * Dilate regions with a circular structuring element
   dilation_circle (Large, LargeDilation, 7.5)
   

   ​ 在初始化之后，采用全局阈值处理，选择较亮的区域。在选择了亮区域后进行了膨胀操作，扩大了其范围，更好的进一步去除了亮色区域。

complement (LargeDilation, NotLarge)
reduce_domain (Image, NotLarge, ParticlesRed)

​ 通过取补集从整张图像中裁剪出没有亮色区域的部分。

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​ 从这里思考为什么不采用crop_domain, 从上一篇我们采用的 crop_part 为裁剪区域想起。

​ reduce_domain为获取特定区域Region位置的图像。但新获取的图像大小并没有发生变化，与原图像相同。

​ 而crop_domain输出最小外接正矩形的图像，即指图像中有值的部分以外接正矩形的方式输出。

​ crop_part(Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : )是输出指定位置的矩形区域的图像。

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mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31)
* Segment the image using a local threshold
dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, 'light')
opening_circle (SmallRaw, Small, 2.5)
connection (Small, SmallConnection)

​ 动态阈值分割之前采用图像平滑操作，之后的图片存在一些噪声点，使用开操作去除较小的噪声点，

​ 在获取成分图像后，首先定义按键值为1，设置一个while循环，当按键值不是1的时候跳出循环。使用get_mbutton (WindowID, Row, Column, Button)获取当前的鼠标左键点击的位置，选择我们所选的位置的区域select_region_point (SmallConnection, SmallSingle, Row, Column)，并使用count_obj (SmallSingle, NumSingle)确保我们选中的为一个区域（当然在本例程中都是单个区域，即使将if（NumSingle == 1 )注释掉依旧能够正常运行）。