【Halcon机器视觉】9.2 基于灰度值的特征

目录指路

==9.2 基于灰度值的特征==9.2.1 区域的灰度特征值9.2.2 灰度的平均值和偏差9.2.3 区域的最大、最小灰度值9.2.4 灰度区域的面积和中心9.2.5 根据灰度特征值选择区域 ==9.3 基于图像纹理的特征==

9.2 基于灰度值的特征

基于灰度值的特征，即利用灰度信息表示区域或者图像的特征，如计算图像的灰度的最大值、最小值、偏差、均值等，还可以算出灰灰度区域的面积和中心，相关算子有gray_features算子、min_max_gray算子、intensity算子、area_ceter_gray算子、select_gray算子等，下面将对其一一介绍。

9.2.1 区域的灰度特征值

gray_features算子的原型如下：

gray_features(Regions, Image : : Features : Value)

gray_features算子，用于计算输入的region区域的灰度特征值，存储在Value中，可能灰度特征值有，即Features 选项有：

‘area’：Gray value volume of region (see area_center_gray)

灰度区域面积‘row’：Row index of the center of gravity (see area_center_gray)

灰度中心的行坐标‘column’：Column index of the center of gravity (see area_center_gray)

灰度中心的列坐标‘ra’：Major axis of equivallent ellipse (see elliptic_axis_gray)

等效椭圆的长轴‘rb’：Minor axis of equivallent ellipse (see elliptic_axis_gray)

等效椭圆的短轴‘phi’：Orientation of equivallent ellipse (see elliptic_axis_gray)

等效椭圆的方向’min’：Minimum gray value (see min_max_gray)

灰度的最小值’max’：Maximum gray value (see min_max_gray)

灰度的最大值’mean’：Mean gray value (see intensity)

灰度的平均值’deviation’：Deviation of gray values (see intensity)

灰度的偏差‘plane_deviation’：Deviation from the approximating plane (see plane_deviation)

“平面偏差”：与近似平面的偏差（见平面偏差）‘anisotropy’：Anisotropy (see entropy_gray)

“各向异性”：各向异性（参见熵灰）‘entropy’：Entropy (see entropy_gray)

熵‘fuzzy_entropy’：Fuzzy entropie of region (see fuzzy_entropy, with a fuzzy function from Apar=0 to Cpar=255)

区域的模糊熵（参见模糊熵，模糊函数从Apar=0到Cpar=255）‘fuzzy_perimeter’: Fuzzy perimeter of region (see fuzzy_perimeter, with a fuzzy function from Apar=0 to Cpar=255)

区域的模糊周长（参见Fuzzy_period，模糊函数从Apar=0到Cpar=255）‘moments_row’: Mixed moments along a row (see moments_gray_plane)

沿一排的混合力矩（见力矩图灰色平面）‘moments_column’:Mixed moments along a column (see moments_gray_plane)‘alpha’:Approximating plane, parameter Alpha (see moments_gray_plane)

近似平面，参数alpha（见力矩_gray_平面）‘beta’: Approximating plane, parameter Beta (see moments_gray_plane)

近似平面，参数Beta（见力矩_gray_平面）

输入图像：

处理例程：

read_image(Image,1)*将图像转化为区域threshold(Image