基于Halcon学习的一维码识别【二十七】grid_rectification.hdev

本例说明了如何使用运算符进行网格校正。下面的命令创建一个postscript文件&＃xff0c;它包含了修正网格。这个网格一定是印刷品。然后必须将其安装在物体表面

总代码&＃xff1a;

WidthOfGrid :&＃61; 0.17
NumSquares :&＃61; 17
*生成描述校正网格的PostScript文件。
create_rectification_grid (WidthOfGrid, NumSquares, &＃39;rectification_grid.ps&＃39;)
*
* Read the image of the object wrapped by the rectification grid
* and reopen the window with an appropriate size.
*读取由校正网格包裹的对象的图像&＃xff0c;并以适当的大小重新打开窗口。*读取图片
read_image (Image, &＃39;can_with_grid&＃39;)
get_image_size (Image, ImageWidth, ImageHeight)
dev_close_window ()*打开窗口
dev_open_window (0, 0, ImageWidth * 0.75, ImageHeight * 0.75, &＃39;black&＃39;, WindowID1)
dev_display (Image)
dev_update_off ()
set_display_font (WindowID1, 14, &＃39;mono&＃39;, &＃39;true&＃39;, &＃39;false&＃39;)
*
*
* Part 1: Determination of the image map
* The surface to be rectified is wrapped by a checkered pattern, which
* is used to determine the mapping between the distorted image and
* the rectified image. Note the orientation of the two circular marks. When
* in gen_grid_rectification_map() the parameter Rotation is &＃39;auto&＃39;, the rectified
* image is rotated such that the black mark is left of the white mark.*第1部分&＃xff1a;图像地图的确定
*要矫正的表面被棋盘格图案包裹&＃xff0c;这用于确定扭曲图像和图像之间的映射校正后的图像。
*注意两个圆形标记的方向。什么时候在gen_grid_Convertification_map&＃xff08;&＃xff09;中&＃xff0c;
*参数旋转为“自动”&＃xff0c;校正后的旋转图像&＃xff0c;使黑色标记位于白色标记的左侧。* Determine region of interest
*确定感兴趣的区域
MinContrast :&＃61; 25
Radius :&＃61; 10
*分割图像中的校正网格区域。
*查找校正网格在图像中搜索包含校正网格的图像部分&＃xff0c;并将其返回到区域网格区域
find_rectification_grid (Image, GridRegion, MinContrast, Radius)
*
dev_display (GridRegion)
*显示信息--网格区域
disp_message (WindowID1, &＃39;Grid region&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()
*抠图
reduce_domain (Image, GridRegion, ImageReduced)
*
* Determine grid points
*确定网格点
SigmaSaddlePoints :&＃61; 1.5
Threshold :&＃61; 5
*图像中鞍点的亚像素精确检测。
*鞍点_sub_pix以亚像素精度从图像中提取鞍点&＃xff0c;
*即沿一个方向图像强度最小&＃xff0c;同时沿另一个方向图像强度最大的点。
saddle_points_sub_pix (ImageReduced, &＃39;facet&＃39;, SigmaSaddlePoints, Threshold, Row, Col)
*
dev_set_color (&＃39;blue&＃39;)
*为每个输入点生成一个十字形状的xld轮廓。
gen_cross_contour_xld (SaddlePoints, Row, Col, 6, 0.785398)
dev_display (Image)
dev_display (SaddlePoints)
disp_message (WindowID1, &＃39;Grid points&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()
*
* Connect points to grid
*将点连接到网格
SigmaConnectGridPoints :&＃61; 0.9MaxDist :&＃61; 5.0GridSpacing :&＃61; 20
dev_set_color (&＃39;red&＃39;)
*在整流网格的网格点之间建立连接。
connect_grid_points (ImageReduced, ConnectingLines, Row, Col, SigmaConnectGridPoints, MaxDist)
*
dev_display (ConnectingLines)
*显示信息--连通网格点
disp_message (WindowID1, &＃39;Connected grid points&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()
*
* Determine image map
*确定图像映射
*根据规则网格的点计算畸变图像和校正图像之间的映射。
gen_grid_rectification_map (ImageReduced, ConnectingLines, Map, Meshes, GridSpacing, 0, Row, Col, &＃39;bilinear&＃39;)
*对图像应用常规变换。
map_image (ImageReduced, Map, ImageMapped)
*
get_image_size (Map, MapWidth, MapHeight)
dev_open_window (0, (ImageWidth * 0.75) &＃43; 12, MapWidth, MapHeight, &＃39;black&＃39;, WindowID2)
set_display_font (WindowID2, 14, &＃39;mono&＃39;, &＃39;true&＃39;, &＃39;false&＃39;)
dev_display (ImageMapped)
*显示信息--整流电网
disp_message (WindowID2, &＃39;Rectified grid&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()
*
*
* Part 2: Application of the image map
* The original surface (without the checkered pattern) is rectified
* using the previously calculated image map.
*第二部分&＃xff1a;影像地图的应用
*原始曲面&＃xff08;无棋盘格图案&＃xff09;已被校正
*使用之前计算的图像贴图。* Read in the image to be rectified
*读入要校正的图像
read_image (Image, &＃39;can&＃39;)
*
* Rectify image using the previously calculated image map
*使用之前计算的图像贴图校正图像
dev_set_window (WindowID2)
*对图像应用常规变换。
map_image (Image, Map, ImageMapped)
*
dev_set_window (WindowID1)
dev_display (Image)
disp_message (WindowID1, &＃39;Original image&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
dev_set_window (WindowID2)
dev_display (ImageMapped)
disp_message (WindowID2, &＃39;Rectified image&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)

逐段分析&＃xff1a;

*定义一些变量
WidthOfGrid :&＃61; 0.17
NumSquares :&＃61; 17*生成描述校正网格的PostScript文件。
create_rectification_grid (WidthOfGrid, NumSquares, &＃39;rectification_grid.ps&＃39;)*读取由校正网格包裹的对象的图像&＃xff0c;并以适当的大小重新打开窗口。*读取图片
read_image (Image, &＃39;can_with_grid&＃39;)
get_image_size (Image, ImageWidth, ImageHeight)
dev_close_window ()*打开窗口
dev_open_window (0, 0, ImageWidth * 0.75, ImageHeight * 0.75, &＃39;black&＃39;, WindowID1)
dev_display (Image)
dev_update_off ()
set_display_font (WindowID1, 14, &＃39;mono&＃39;, &＃39;true&＃39;, &＃39;false&＃39;)

*确定感兴趣的区域
MinContrast :&＃61; 25
Radius :&＃61; 10*分割图像中的校正网格区域。
*查找校正网格在图像中搜索包含校正网格的图像部分&＃xff0c;并将其返回到区域网格区域
find_rectification_grid (Image, GridRegion, MinContrast, Radius)
dev_display (GridRegion)*显示信息--网格区域
disp_message (WindowID1, &＃39;Grid region&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()

*抠图
reduce_domain (Image, GridRegion, ImageReduced)

*确定网格点
SigmaSaddlePoints :&＃61; 1.5
Threshold :&＃61; 5*图像中鞍点的亚像素精确检测。
*鞍点_sub_pix以亚像素精度从图像中提取鞍点&＃xff0c;
*即沿一个方向图像强度最小&＃xff0c;同时沿另一个方向图像强度最大的点。
saddle_points_sub_pix (ImageReduced, &＃39;facet&＃39;, SigmaSaddlePoints, Threshold, Row, Col)
dev_set_color (&＃39;blue&＃39;)*为每个输入点生成一个十字形状的xld轮廓。
gen_cross_contour_xld (SaddlePoints, Row, Col, 6, 0.785398)

*显示图像
dev_display (Image)*显示网格点
dev_display (SaddlePoints)*显示信息&＃39;Grid points&＃39;--网格点
disp_message (WindowID1, &＃39;Grid points&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()

*将点连接到网格
SigmaConnectGridPoints :&＃61; 0.9
MaxDist :&＃61; 5.0
GridSpacing :&＃61; 20*设置颜色为红色
dev_set_color (&＃39;red&＃39;)*在整流网格的网格点之间建立连接。
connect_grid_points (ImageReduced, ConnectingLines, Row, Col, SigmaConnectGridPoints, MaxDist)*显示连接线
dev_display (ConnectingLines)*显示信息--连通网格点
disp_message (WindowID1, &＃39;Connected grid points&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
disp_continue_message (WindowID1, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()

*确定图像映射
*根据规则网格的点计算畸变图像和校正图像之间的映射。
gen_grid_rectification_map (ImageReduced, ConnectingLines, Map, Meshes, GridSpacing, 0, Row, Col, &＃39;bilinear&＃39;)


*对图像应用常规变换。
map_image (ImageReduced, Map, ImageMapped)

*得到Map的宽高
get_image_size (Map, MapWidth, MapHeight)*打开一个新的窗口
dev_open_window (0, (ImageWidth * 0.75) &＃43; 12, MapWidth, MapHeight, &＃39;black&＃39;, WindowID2)
set_display_font (WindowID2, 14, &＃39;mono&＃39;, &＃39;true&＃39;, &＃39;false&＃39;)
dev_display (ImageMapped)*显示信息--整流电网
disp_message (WindowID2, &＃39;Rectified grid&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)
stop ()


*读入要校正的图像
read_image (Image, &＃39;can&＃39;)*使用之前计算的图像贴图校正图像
dev_set_window (WindowID2)

*对图像应用常规变换。
map_image (Image, Map, ImageMapped)

*设置活动窗口
dev_set_window (WindowID1)
dev_display (Image)*显示信息--原始图像
disp_message (WindowID1, &＃39;Original image&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)*设置活动窗口
dev_set_window (WindowID2)
dev_display (ImageMapped)*显示信息--校正图像
disp_message (WindowID2, &＃39;Rectified image&＃39;, &＃39;window&＃39;, 12, 12, &＃39;black&＃39;, &＃39;true&＃39;)

 主要算子解释&＃xff1a;

create_rectification_grid( : : Width, NumSquares, GridFile : )

功能&＃xff1a;生成描述校正网格的PostScript文件

Width&＃xff1a;方格图案的宽度&＃xff0c;以米为单位&＃xff08;不含两帧&＃xff09;

NumSquares&＃xff1a;每行和每列的方块数

GridFile &＃xff1a;PostScript文件的文件名

find_rectification_grid(Image : GridRegion : MinContrast, Radius : )

功能&＃xff1a;分割图像中的校正网格区域。查找校正网格在图像中搜索包含校正网格的图像部分&＃xff0c;并将其返回到区域网格区域。为此提取对比度至少为MinContrast的基本图像区域&＃xff0c;并填充这些区域中的孔。

GridRegion&＃xff1a;包含校正网格的输出区域

MinContrast&＃xff1a;最小对比度

Radius&＃xff1a;圆形结构元素的半径

saddle_points_sub_pix(Image : : Filter, Sigma, Threshold : Row, Column)

功能&＃xff1a;图像中鞍点的亚像素精确检测。以亚像素精度从图像中提取鞍点&＃xff0c;即沿一个方向图像强度最小&＃xff0c;同时沿另一个方向图像强度最大的点

Filter&＃xff1a;过滤器&＃xff0c;偏导数的计算方法

Sigma&＃xff1a;高斯函数的西格玛。如果过滤器为“面”&＃xff0c;则Sigma可能为0.0&＃xff0c;以避免输入图像的平滑

Threshold&＃xff1a;Hessian矩阵特征值的最小绝对值

Row&＃xff1a;检测到的鞍点的行坐标

Column&＃xff1a;检测到的鞍点的列坐标

gen_cross_contour_xld( : Cross : Row, Col, Size, Angle : ) 

功能&＃xff1a;为每个输入点生成一个十字形状的xld轮廓。轮廓由两条长度大小的线组成&＃xff0c;它们在输入点上正好相交。它们的方位是由角度决定的。十字架以十字架的形式返回。如果有多个点需要处理&＃xff0c;它们的坐标必须作为元组传递。

Cross&＃xff1a;生成XLD轮廓

Row&＃xff1a;输入点的行坐标

Col&＃xff1a;输入点的列坐标

Size&＃xff1a;横杆的长度

Angle&＃xff1a;十字架的方向

connect_grid_points(Image : ConnectingLines : Row, Column, Sigma, MaxDist : ) 

功能&＃xff1a;在整流电网的电网点之间建立连接。连接网格点搜索网格点&＃xff08;行、列&＃xff09;之间的连接线。连接线是通过边缘检测器、平滑滤波器和线检测器的组合从输入图像中提取的&＃xff0c;每种检测器的大小不同。

ConnectingLines&＃xff1a;输出轮廓。

Row&＃xff1a;网格点的行坐标。

Column&＃xff1a;网格点的列坐标。

Sigma&＃xff1a;应用高斯的大小。

MaxDist &＃xff1a;连接线与网格点的最大距离。

gen_grid_rectification_map(Image, ConnectingLines : Map, Meshes : GridSpacing, Rotation, Row, Column, MapType : )

功能&＃xff1a;根据规则网格的点计算畸变图像和校正图像之间的映射。计算扭曲图像中实际检测到的网格点&＃xff08;行、列&＃xff09;与理想规则点网格的对应网格点之间的映射

ConnectingLines&＃xff1a;输入轮廓

Map&＃xff1a;包含映射数据的图像

Meshes&＃xff1a;输出轮廓

GridSpacing&＃xff1a;校正图像中网格点的距离

Rotation&＃xff1a;要应用于点栅格的旋转

Row&＃xff1a;网格点的行坐标

Column&＃xff1a;网格点的列坐标

MapType&＃xff1a;映射类型

map_image(Image, Map : ImageMapped : : )

功能&＃xff1a;对图像应用常规变换。使用任意变换贴图变换图像

Image&＃xff1a;要映射的图像

Map&＃xff1a;包含映射数据的图像

ImageMapped&＃xff1a;映射图像