Halcon算子翻译——fuzzy_measure_pairs

名称

fuzzy_measure_pairs - 提取垂直于矩形或环形弧的直边对。

用法

  fuzzy_measure_pairs(Image : : MeasureHandle, Sigma, AmpThresh, FuzzyThresh, Transition : RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, RowEdgeCenter, ColumnEdgeCenter, FuzzyScore, IntraDistance, InterDistance)

描述

  fuzzy_measure_pairs用于提取垂直于矩形或环形弧长轴的直边对。 与measure_pairs不同的是,它还使用模糊函数来判断和选择边缘对。

  提取算法与fuzzy_measure_pos相同。 另外,相邻的边被分组成对。 要提取彼此相交或包含的对,请使用fuzzy_measure_pairing。

  如果Transition ='positive',则在RowEdgeFirst和ColumnEdgeFirst中将返回沿矩形或圆弧的长轴方向的暗到明转换的边缘点。 在这种情况下,在RowEdgeSecond和ColumnEdgeSecond中将返回具有明暗过渡的相应边。 如果Transition ='negative',则效果完全相反。 如果Transition =“all”,则首先检测到的边将定义RowEdgeFirst和ColumnEdgeFirst的转换。 即,取决于测量对象的定位,返回具有明暗过渡的边缘对或具有暗明过渡的边缘对。 这适合于例如测量具有相对于背景的不同亮度的物体。

  在提取了子像素边缘位置之后,边缘是成对的。 配对算法对边缘进行分组,从而禁止边缘对待交织和包含。 边缘对的特征由模糊函数评估,可以通过set_fuzzy_measure或set_fuzzy_measure_norm_pair来设置。(在候选边缘对中) 选择哪个边缘对可以用参数FuzzyThresh来确定,该参数构成了所有模糊集上权重的阈值,即所定义的模糊函数的权重的几何平均值。(Which edge pairs are selected can be determined with the parameter FuzzyThresh, which constitutes a threshold on the weight over all fuzzy sets, i.e., the geometric mean of the weights of the defined fuzzy functions.)

  选定的边将作为单个点返回,这些点位于矩形或环形弧的长轴上。 相应的边缘振幅在AmplitudeFirst和AmplitudeSecond中返回,返回模糊分数到FuzzyScore。 另外,每个边缘对之间的距离在IntraDistance中返回,连续边缘对之间的距离在InterDistance中返回。 这里,IntraDistance [i]对应于EdgeFirst [i]和EdgeSecond [i]之间的距离,而InterDistance [i]对应于EdgeSecond [i]和EdgeFirst [i + 1]之间的距离,即,元组InterDistance包含(边缘对元组长度-1)个元素。

注意

  只有在边缘是直的并且垂直于矩形或环形弧长轴的情况下,fuzzy_measure_pairs返回的结果才有意义。 因此,例如,它不应该用于从曲面对象中提取边缘。 此外,用户应确保矩形或环形弧尽可能接近垂直于图像中的边缘。 此外,西格玛不能大于约 0.5 *Length1(对于Length1请参见gen_measure_rectangle2)。

并行

●  多线程类型:可重入(与非独占算子并行运行)。

●  多线程范围:全局(可以从任何线程调用)。

●  不并行处理。

参数

Image (input_object)   singlechannelimage → object (byte / uint2 / real)
  输入图像。


MeasureHandle (input_control)    measure_id → (integer)
  measure对象句柄。


Sigma (input_control)    number → (real)
  高斯模糊的Sigma。
  Default value: 1.0
  Suggested values: 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 7.0, 10.0
  Typical range of values: 0.4 ≤ Sigma ≤ 100 (lin)
  Minimum increment: 0.01
  Recommended increment: 0.1
  Restriction: Sigma >= 0.4


AmpThresh   (input_control) number → (real)
  最小边缘幅度。
  Default value: 30.0
  Suggested values: 5.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 90.0, 110.0
  Typical range of values: 1 ≤ AmpThresh ≤ 255 (lin)
  Minimum increment: 0.5
  Recommended increment: 2


FuzzyThresh   (input_control) number → (real)
  最小模糊值。
  Default value: 0.5
  Suggested values: 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9
  Typical range of values: 0.0 ≤ FuzzyThresh ≤ 1.0 (lin)
  Recommended increment: 0.1


Transition   (input_control) string → (string)
  选择边缘对的第一个灰度值转换。
  Default value: 'all'
  List of values: 'all', 'negative', 'positive'


RowEdgeFirst   (output_control) point.y-array → (real)
  边缘对的第一个边缘点的Row坐标。


ColumnEdgeFirst   (output_control) point.x-array → (real)
  边缘对的第一个边缘点的Column坐标。


AmplitudeFirst   (output_control) real-array → (real)
  边缘对第一条边的边缘幅度(带符号)。


RowEdgeSecond   (output_control) point.y-array → (real)
  边缘对的第二个边缘点的Row坐标。


ColumnEdgeSecond   (output_control) point.x-array → (real)
  边缘对的第二个边缘点的Column坐标。


AmplitudeSecond   (output_control) real-array → (real)
  边缘对第二条边的边缘幅度(带符号)。


RowEdgeCenter   (output_control) point.y-array → (real)
  边缘对的中心的Row坐标。


ColumnEdgeCenter   (output_control) point.x-array → (real)
  边缘对的中心的Column坐标。


FuzzyScore   (output_control) real-array → (real)
  边缘对的模糊评估分数。


IntraDistance   (output_control) real-array → (real)
  边缘对内部的距离。


InterDistance   (output_control) real-array → (real)
  连续边缘对之间的距离。

结果

如果参数值正确,则算子fuzzy_measure_pairs将返回值2(H_MSG_TRUE)。 否则会引发异常。

Possible Predecessors

gen_measure_rectangle2, gen_measure_arc, set_fuzzy_measure

Possible Successors

close_measure

备选算子

edges_sub_pix, fuzzy_measure_pairing, measure_pairs

See also

fuzzy_measure_pos, measure_pos

模块

1D Metrology

HDevelop例程

fuzzy_measure_switch.hdev   用一个模糊measure对象确定一个开关引脚的宽度和距离
fuzzy_measure_pin.hdev        使用模糊measure来测量IC的引脚

原文地址:https://www.cnblogs.com/xhiong/p/fuzzy_measure_pairs.html