本来是准备个人去一个一个解释常用算子给大家的
后来发现 网上有这么一篇博客
让我省事不少，我那过来进行一些简单的修改
当作这一篇的主要内容了
也要先了解一下机器识别主要是做什么
Halcon功能
定位、尺寸、缺陷检测、条码读取、（机械手）抓取放置、三维重构

(了解)工业相机接口型式
F、C、CS，差别在于镜头与CCD距离不同；

算子结构介绍：
halcon算子是按照英文进行命名的，一般英文名就是代表的真实含义。算子结构为：功能类别_具体功能名称。比如read_image是读取图片的意思，read就是功能类别，image就是具体功能名称
算子分类：

dev_：系统、窗口有关的算子。比如dev_close_window ()关闭窗口、dev_open_window (0, 0, 512, 512, ‘black’, WindowHandle)打开窗口。

read_：读操作有关的算子。如：read_image(Image, ‘素材.bmp’)读图片、read_ocr_class_mlp (‘Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc’, OCRHandle)读halcon提供的字符串库文件。

write_：写操作有关的算子。write_image (Image, ‘bmp’, 0, ‘sample’)将图片写到程序目录下。

draw_：在界面上画图、画区域。画圆draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)、画矩形draw_rectangle1(WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)。由于是在窗口上画图，所以需要窗口句柄。因此在画图前先要关闭窗口、再打开窗口。算子如下：
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, ‘black’, WindowHandle)
draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)

gen_：表示生成类的算子。比如生成圆算子gen_circle (Circle, Row, Column, Radius)。

region_：表示跟区域有关的操作。比如获得区域的的一个特征（面积）region_features (Circle, ‘area’, Value)。

get_：表示获取某些属性的算子。比如获取图像尺寸get_image_size (Image, Width, Height)、获取图像灰度值get_grayval (GrayImage, Rows, Columns, Grayval)。

set_：表示设置参数类的算子。设置图像灰度值set_grayval (Image1, Rows, Columns, Grayval)

tuple_：代表与数组有关的算子。如获取数组长度tuple_length (A, Length)

select_：代表筛选操作有关
常用算子系列:
dev_update_on/dev_update_off
内含三个算子：dev_update_pc：控制程序计数器更新；dev_update_var：变量窗口更新；dev_update_window图形窗口更新。
调用一系列算子应在程序头调用dev_update_off()提高效率。

数组元素操作
tuple_union两数组并集；tuple_intersaction两数组交集；tuple_replace数组特定元素替换；tuple_insert插入元素

read_image读取图像，get_image_size获取图像长宽，dev_open_window打开图像窗口，dev_clear_window清除窗口内容。

霍夫变换
从图像中识别几何形状的基本方法，圆、椭圆、直线…

读取一张图像
read_image (Image, ‘矩形’)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, ‘black’, WindowHandle)

剪切指定矩形的图像
rectangle1_domain (Image, ImageReduced, 76, 120.938, 464.875, 966.813)

寻找图像中矩形的边缘
sobel_amp (ImageReduced, EdgeAmplitude, ‘thin_sum_abs’, 3)

设置输出对象颜色
dev_set_color (‘red’)

dev_close_window：关闭窗口

dev_clear_window：清除窗口

dev_open_window：打开窗口

dev_set_line_width：设置线宽

set_diaplay_font：字体

对上面获取的边缘图像进行阈值操作
threshold (EdgeAmplitude, Region, 10, 255)

对阈值后的区域进行连通处理
connection (Region, ConnectedRegions)

根据面积过滤出图像中外矩形区域
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 2500, 99999)

霍夫变换来寻找区域中的直线
hough_lines (SelectedRegions, 4, 50, 5, 5, Angle, Dist)

设置输出对象的颜色
dev_set_color (‘blue’)

将直线转换为区域
gen_region_hline (Regions, Angle, Dist)

根据方向特征来过滤想要的直线
select_shape (Regions, SelectedRegions1, ‘orientation’, ‘and’, 1.5, 1.6)
select_shape (Regions, SelectedRegions2, ‘orientation’, ‘and’, 0, 0.1)

显示图像和结果直线
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions1)
dev_display (SelectedRegions2)

区域的读写
read_region硬盘文件读入变量/write_region变量写入硬盘

边缘的读写
edges_sub_pix亚像素边缘提取，write_contour_xld_dxf变量写入硬盘，read_contour_xld_dxf边缘读取。

集合操作
反选complement，补集difference，合并后补集symm_difference，交集intersection，设置多种输出颜色dev_set_colored( : : NumColors : )

灰度阈值处理
threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )选择满足输入控制参数的灰度值之内的灰度值，当所有的像素点都满足这个区域的话，就有一个区域，当有多个像素段满足这个限制，每个像素段对应一个区域。

根据特征过滤

阈值处理以及区域连通
threshold (Image, Region, 128, 255)

对region(区域）进行连通操作，也就是把邻域内（4连通或者8连通）区域归纳为一个区域，方便后面的select_shape进行感兴趣区域选择
connection (Region, ConnectedRegions)

根据面积范围[8000, 9000]进行过滤
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 8000, 9000)

算子select_shape_std将给定区域的形状与默认形状进行比较。 如果该区域具有相似的形状，则输出为相似的形状.*
select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions1, ‘rectangle1’, 90)

算子select_shape_proto 过滤出彼此具有一定关系的区域
select_shape_proto (ConnectedRegions, SelectedRegions, SelectedRegions2, ‘distance_center’, 0, 200)

区域填充
填充fill_up，有条件填充fill_up_shape

画各种交互ROI(Rgion of Interest)图形
*画圆
draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)
gen_circle (Circle, Row, Column, Radius)

*画椭圆
draw_ellipse (WindowHandle, Row1, Column1, Phi, Radius1, Radius2)
gen_ellipse (Ellipse, Row1, Column1, Phi, Radius1, Radius2)

*画不规则区域（可不闭合）
draw_polygon (PolygonRegion, WindowHandle)

draw_line (WindowHandle, Row12, Column12, Row21, Column21)
disp_line (WindowHandle, Row12, Column12, Row21, Column21)

*画标准矩形
draw_rectangle1 (WindowHandle, Row11, Column11, Row2, Column2)
gen_rectangle1 (Rectangle, Row11, Column11, Row2, Column2)

*画仿射矩形（可旋转的）
draw_rectangle2 (WindowHandle, Row3, Column3, Phi1, Length1, Length2)
gen_rectangle2 (Rectangle1, Row3, Column3, Phi1, Length1, Length2)

*画闭合区域（自动闭合）
draw_region (Region, WindowHandle)

获取程序运行时间
count_seconds (T1)

*程序段
read_image (Image, ‘fabrik’)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, ‘black’, WindowHandle)

count_seconds (T2)

RunTime := (T2 - T1)*1000

dev_display (Image)

disp_message (WindowHandle, ‘程序运行的时间： ‘+RunTime+’ ms’, ‘window’, 10, 10, ‘black’, ‘true’)

Bayer图像转彩色（RGB）图像

模拟Bayer图像
simulate_bayer_image (Image, ImageCFA)

产生一个空的对象
gen_empty_obj (RGBImage)

Bayer图像转换为RGB图像
cfa_to_rgb (ImageCFA, RGBImage, ‘bayer_gb’, ‘bilinear’)

图像转为矩阵

读取一张图像
read_image (Image, ‘fabrik’)

获取图像大小
get_image_size(Image, Width, Height)

获取区域里各点的坐标
get_region_points(Image, Rows, Columns)

获取图像中每一点的像素值和坐标位置
get_grayval(Image, Rows, Columns, Grayval)

创建一个空的矩阵
create_matrix(Height,Width, 0, GrayMatrix)

为矩阵填充图像数据
set_value_matrix(GrayMatrix,Rows,Columns, Grayval)

图像自适应
使图像按窗口比例适应：dev_set_part (0, 0, Height-800, Width-800) 加号缩小，减号放大

彩色图转灰度图
减小数据量，提高算子运行效率
rgb1_to_gray(Image,GrayImage) 1个输入
decompose3(Image, ImageR, ImageG, ImageB) 将Image分为三个通道图形变量
rgb3_to_gray(ImageR,ImageG,ImageB,GrayImage) 3个输入

色彩空间的相互转化（HSV——RGB）
trans_from_rgb(Image1,Image2,Image3,ImageH,ImageS,ImageV,‘hsv’) rgb转为hsv
trans_to_rgb(ImageH,ImageS,ImageV,ImageR,ImageG,ImageB,‘hsv’) hsv转为rgb

图像数据类型相互转化

读取图像，类型byte（8位），通道为1（灰度图）
read_image (Meningg5, ‘meningg5’)

图像和高斯导数卷积，进行滤波（Smoothed类型为real）
derivate_gauss (Meningg5, Smoothed, 2, ‘none’)

图像实数类型转换为BYTE(8位)类型
convert_image_type (Smoothed, SmoothedByte, ‘byte’)

分水岭算法（图像分割：山峰和盆地）
watersheds (SmoothedByte, Basins, Watersheds)

显示图像
dev_display (Meningg5)

设置区域的填充方式（边缘填充）
dev_set_draw (‘margin’)

设置输出对象的显示颜色数目
dev_set_colored (6)

显示分割后的盆地
dev_display (Basins)

区域增长法分割图像
区域生长法将图像分割成相同强度的区域，并将其划分成大小为行*列的矩形。 为了确定两个相邻的矩形是否属于相同的区域，仅使用其中心点的灰度值。 如果灰度值差小于等于公差，则将矩形合并到一个区域。

1*1矩形（像素点），公差为3，所分割出的最小区域大小为1000
regiongrowing (Image, Regions, 1, 1, 3, 1000)
gen_empty_region (NoPixel)

分割后的区域间隙填充，NoPixel指定不需要填充的区域，最大化方式填充，填充模式为图像
expand_region (Regions, NoPixel, RegionExpanded1, ‘maximal’, ‘image’)
在窗口上显示中文汉字

窗口光标开始位置
set_tposition (WindowID, Height/2,0)
write_string (WindowID, ‘面积最大区域的行坐标:’+Row+’ 面积最大区域的列坐标: '+Column)

分水岭算子

高斯滤波
gauss_filter (image, ImageGauss, 9)

图像反选
invert_image (ImageGauss, ImageInvert)

从图像里提取分水岭和盆地

第一个输入参数:输入图像

第二个输出参数:分割后的盆地区域

第三个输出参数:分割后的分水岭区域
watersheds (ImageInvert, Basins, Watersheds)

reduce_domain ( Image, Region : ImageReduced : : ) 将图像中特定区域剪切出来，输出为图像
其中，Image是输入的图像；Region是输入的区域；ImageReduced是输出的图像，是Image中Region的那部分图像。

area_center：计算Region面积和中心 如果是Regions，面积和中心坐标会是数组
并　　union1(Region：RegionUnion：：)：联合有连通性质的区域

union2(reg1，reg2：RegionUnion：：)：把reg1和reg2合并为一个Region

交 　 intersection：计算两个区域的共有region

差　　difference：计算区域差

非　　complement：计算一个区域的补（非）

shape_trans(Region：RegionTrans：Type：)：输入区域Region的Type特征转换为RegionTrans

eg. shape_trans(reg1，reg2，“outer_circle”）：reg1的外接圆是reg2

附：halcon字符转换格式 eg：deg(Phi[i])$‘3.1f’ deg(Phi[i])是要转换的字符串， '3.1f’就是要把deg(Phi[i])转化为整数长度为3，保留1位小数的格式