halcon相关的机器视觉检测书籍（Halcon下颜色识别与联合C）
halcon相关的机器视觉检测书籍（Halcon下颜色识别与联合C）3、Halcon代码：第一张第二张2、效果演示：
一、简介
目前做机器视觉的软件有很多，例如Halcon、OpenCV、VisionPro、LabVIEW软件、MATLAB相关的工具箱等等，今天用Halcon做一个颜色识别的小实验。
二、过程
1、用windows自带绘图软件做了下面两张简单的图，第一张用来训练，训练好后进行识别第二张的颜色；
第一张
第二张
2、效果演示：
3、Halcon代码：
*此过程将dev_update_pc、dev_update_var和dev_update_window设置为“关闭”
*dev_update_off ()
*关闭窗口
dev_close_window ()
*定义一个数组存放字符串
FuseColors := ['红色' '绿色' '青色' '蓝色']
*创建一个空元组Classes
gen_empty_obj (Classes)
*读一张图像
read_image (Image 'C:/Users/Administrator.SKY-20200326UAW/Desktop/1.png')
*获得图像的宽和高
get_image_size (Image Width Height)
*打开一个和刚才获得的图像大小相同的窗口
dev_open_window (0 0 Width Height 'black' windowHandle)
*窗口显示刚才读取的图像Image
dev_display (Image)
*定义区域的填充模式为边缘模式
dev_set_draw('margin')
*设置颜色为黑色
dev_set_color ('black')
*设置字体样式
set_display_font (WindowHandle 14 'mono' 'true' 'false')
*在图片上显示消息
disp_message (WindowHandle '使用鼠标左键框选红色，并按鼠标右键确定选择' 'window' 12 12 'black' 'false')
*画一个平行于坐标轴的矩形，包含图片中红色部分
draw_rectangle1 (WindowHandle Row1 Column1 Row2 Column2)
*用刚才选中的区域创建一个与坐标轴平行的矩形
gen_rectangle1 (ROI_0 Row1 Column1 Row2 Column2)
*连接两个标志性对象元组
concat_obj (Classes ROI_0 Classes)
*显示Image图像
dev_display (Image)
*显示区域Classes
dev_display (Classes)
disp_message (WindowHandle '使用鼠标左键框选绿色 ，并按鼠标右键确定选择' 'window' 12 12 'black' 'false')
*画一个平行于坐标轴的矩形，包含图片中绿色部分
draw_rectangle1 (WindowHandle Row11 Column11 Row21 Column21)
gen_rectangle1 (ROI_1 Row11 Column11 Row21 Column21)
concat_obj (Classes ROI_1 Classes)
dev_display (Image)
dev_display (Classes)
disp_message (WindowHandle '使用鼠标左键框选青色，并按鼠标右键确定选择' 'window' 12 12 'black' 'false')
*画一个平行于坐标轴的矩形，包含图片中青色部分
draw_rectangle1 (WindowHandle Row12 Column12 Row22 Column22)
gen_rectangle1 (ROI_2 Row12 Column12 Row22 Column22)
concat_obj (Classes ROI_2 Classes)
dev_display (Image)
dev_display (Classes)
disp_message (WindowHandle '使用鼠标左键框选蓝色，并按鼠标右键确定选择' 'window' 12 12 'black' 'false')
*画一个平行于坐标轴的矩形，包含图片中蓝色部分
draw_rectangle1 (WindowHandle Row13 Column13 Row23 Column23)
gen_rectangle1 (ROI_3 Row13 Column13 Row23 Column23)
concat_obj (Classes ROI_3 Classes)
dev_display (Classes)
*创建高斯混合模型进行分类
create_class_gmm (3 4 1 'spherical' 'normalization' 10 42 GMMHandle)
*将图像中的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中，其中Classes是被训练的区域
add_samples_image_class_gmm (Image Classes GMMHandle 0)
*训练高斯混合模型
train_class_gmm (GMMHandle 100 0.001 'training' 0.0001 Centers Iter)
*使用高斯混合模型创建查找表以对字节图像进行分类
create_class_lut_gmm (GMMHandle [] [] ClassLUTHandle)
*清除高斯混合模型
clear_class_gmm (GMMHandle)
*读一张图片放到Image1，然后识别其中的颜色
read_image (Image1 'C:/Users/Administrator.SKY-20200326UAW/Desktop/2.png')
*显示Image1
dev_display (Image1)
*使用查找表对字节图像进行分类
classify_image_class_lut (Image1 ClassRegions ClassLUTHandle)
*For循环依次识别'红色' '绿色' '青色' '蓝色'
for Fuse := 1 to 4 by 1
*复制HALCON数据库中的图标对象
copy_obj (ClassRegions ObjectsSelected Fuse 1)
*用圆形结构元素关闭区域
closing_circle (ObjectsSelected RegionClosing 3.5)
*计算区域的连通分量
connection (RegionClosing ConnectedRegions)
*借助形状特征选择区域
select_shape (ConnectedRegions SelectedRegions 'area' 'and' 150 99999)
*填补区域中的漏洞
fill_up (SelectedRegions RegionFillUp)
*计算区域和区域中心
area_center (RegionFillUp Area Row Column)
*变换区域的形状
shape_trans (RegionFillUp RegionTrans 'convex')
*元组中的对象数
count_obj (RegionTrans Number)
*For循环将找到的颜色标注出来
for j := 1 to Number by 1
disp_message (WindowHandle FuseColors[Fuse - 1] 'image' Row[j - 1] - 10 Column[j - 1] - 10 'black' 'true')
endfor
endfor
