【halcon】外观检测总结之灰度操作

1 灰度操作之 滞后延时

*滞后阈值
hysteresis_threshold (ImageInvert, RegionHysteresis, 190, 220, 3)
1
2

这句话的意思就是，逐个判断这个图片区域里像素的灰度值，如果这个值小于190就不考虑了pass掉，如果大于220就直接入选。值在190和220之间的像素备选。如果这个像素和大于220的像素的距离小于3，那么它将被选中。
我之前讲过动态阈值，他和动态阈值有什么区域呢？
动态阈值有个问题，那个mask区域不是很好确定，我在做瑕疵项目的时候。
如果mask选的太大，可能把小的瑕疵平均了就被干掉了（而且太大，会很耗时），如果mask选小了，大的就会选不到。如果消磁在图像的边缘，我还没搞清楚，这个mask是怎么工作的。
所以，我就寻找了到了这个hysteresis_threshold ，事实证明，这个还是好用的。

“ 缺点1 ”：
不过他和动态阈值相比有个缺点，动态阈值不在乎光线不均匀的问题，应为他是判断一个像素和他周围的像素的平均值比。
但是，这个hysteresis_threshold 他的像素值的范围是写死的，如果图像的打光不均匀还是会顾此失彼。所以此时我们需要一个图像增强的滤波算法，进行一个大的增强，让大家的灰度水平达到一个很高的水平，再使用hysteresis_threshold 。比如 emphasize ：

emphasize (ImageReduced, ImageEmphasize, 7, 15, 6)
*滞后阈值
hysteresis_threshold (ImageEmphasize, RegionHysteresis, 190, 220, 3)
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3

“ 缺点2 ”：
按照他的规则，hysteresis_threshold 只能针对白色区域筛选，如果我想筛选的黑色怎么办？ 其实也很简单，就是通过invert_image 将图片先进行反色，这样选择的白色，就是之前的黑色。

emphasize (ImageReduced, ImageEmphasize, 7, 15, 6)
invert_image (ImageEmphasize, ImageInvert)
*滞后阈值
hysteresis_threshold (ImageInvert, RegionHysteresis, 190, 220, 3)
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4

2 灰度操作之灰度选择select_gray

有时一个瑕疵的灰度是很斑驳的，意思就是他的灰度值是混乱的，此时我们可以通过 'deviation’这个参数去获得灰度的混乱程度；
gray_features (RusultBlack_3, Image, ‘deviation’, Value1)

当然也可以进行筛选。
select_gray (IntersectionRegions, Image, RusultBlack_1, ‘deviation’, ‘and’, 11.9, 1000)

这样可以过滤掉一些颜色很均匀的区域。

这样的选择还有很多，如果通过平均值进行筛选：
select_gray (IntersectionRegions, Image, RusultBlack_11, ‘mean’, ‘and’, 0, 113)