halcon算子
《导出窗体》
dump_window (WindowHandle, 'postscript', '1')
dump_window (WindowHandle, 'bmp', '2')
*参数1 窗口句柄
*参数2 导出的格式 默认的格式'postscript',后缀名是.ps,一种资源类型，也可以保存成其他格式
*参数3 保存文件名称和路径 相对路径
《生成棋盘格图片》
gen_checker_region (RegionChecker, 511, 511, 32, 32)
*参数1 生成棋盘格的区域
*参数2,3 生成区域的大小(总宽度)
*参数4/5 每个小格子宽度
《把区域转成二值化的图片格式》
region_to_bin (RegionChecker, BinImage, 255, 0, 512, 512)
*把区域转成二值化的图片格式
*RegionChecker输入：要转换的区域
*BinImage输出的二值化图片
*255是前景颜色
*0 是背景颜色
*参数5输出图像的宽度，参数6输出图像的高度
《裁剪指定区域的图像》
crop_part (Image2, ImagePart, 48, 154, 37, 20)
*Image2 → 输入原图
*ImagePart → 输出裁剪后的小图
*48 → 从第 48 行 开始裁剪（垂直方向起点）
* 154 → 从第 154 列 开始裁剪（水平方向起点）
* 37 → 裁剪高度 37 像素
* 20 → 裁剪宽度 20 像素
《抠图》
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
*Image裁剪的图片
*Rectangle 裁剪的形状
*ImageReduced 裁剪之后的图片
dev_display (ImageReduced)//展示裁剪区域
《腐蚀》
erosion_circle (Region, RegionErosion, 3.5)
Region输入：要腐蚀的原始区域
RegionErosion输出：腐蚀之后变瘦的新区域
3.5腐蚀半径（单位：像素）
直观效果：
区域变小、变细、收缩
小毛刺、小噪点会直接消失
连在一起的区域会被断开
《形态学膨胀》
dilation_circle (RegionErosion, RegionDilation, 3.5)
RegionErosion输入：上一步腐蚀后的区域（变瘦的区域）
RegionDilation输出：膨胀之后的新区域（变胖恢复）
3.5膨胀半径（单位：像素）→ 用半径 3.5 像素的圆形结构元向外扩大区域
直观效果：
腐蚀：把小噪点、小毛刺删掉
膨胀：把主体区域恢复原来大小最终结果：主体完好，噪点消失
《打开运算》先腐蚀后膨胀
opening_circle (Region, RegionOpening, 3.5)
Region输入：原始区域
RegionOpening输出：开运算后的干净区域（去噪点、去毛刺）
3.5结构元半径（圆形，3.5 像素）
去小噪点、去小毛刺✅断开细小连接✅保留主体区域大小、形状基本不变
《关闭运算》
closing_circle (Region, RegionClosing, 3.5)
Region输入：原始区域
RegionClosing输出：闭运算后的区域（补洞、更完整）
3.5圆形结构元半径（3.5 像素）
作用：填补区域内部小孔、小洞、小缺口，让边缘更平滑
开运算与闭运算
opening_circle 开运算
先腐蚀后膨胀 → 去噪点、去毛刺、擦外围
closing_circle 闭运算
先膨胀后腐蚀 → 补小洞、填缺口、修内部
开运算擦外面，闭运算补里面
开：去噪
闭：补洞
《区域膨胀= 让区域向外扩大一圈，填补小缝隙、连接断开的区域》
dilation1 (Region1, Circle, RegionDilation1, 1)
*参数1 传入的区域
*参数2 结构图，可以使用gen_circle等绘制出来结构图
*参数3 输出的区域
*参数4 形态学操作迭代次数 1 形态学操作一次
《创建一个SE结构图》
gen_disc_se (SE, 'byte', 50, 50,255)
*创建一个SE结构图
*byte 创建一个个结构转成byte类型的图片
*5、5结构图的大小
* 255 结构图中间灰度值
《获取图像上 某一个点 的灰度值》
get_grayval (ImageTopHat, Width/2, Height/2, Grayval1)
Image→ 输入图像
Width/2→行坐标（垂直方向）：图像正中间
Height/2→列坐标（水平方向）：图像正中间
Grayval→ 输出：拿到的灰度值（0~255）
《灰度图像的 射线开运算（Ray Opening）》
gray_opening (Image, SE, ImageOpening)
Image输入：你的灰度图
SE输入：射线结构元（方向 + 长度）→ 用来检测某个方向的直线
ImageOpening输出：处理后的图→只保留对应方向的直线，其他都被过滤掉
《顶帽》顶帽:顶帽之后的图=原始图片-opening_gray(打开运算之后的图)
gray_tophat (Image, SE, ImageTopHat)
*参数1 输入图片
*参数2 输入结构图
*参数3 经过顶帽之后的处理图
《底帽》
底帽:底帽之后的图=原始图片-closing_gray(闭运算之后的图)
gray_bothat (ImageTopHat, SE, ImageBotHat)
*参数1 输入图片
*参数2 输入结构图
*参数3 经过底帽之后的处理图