基于halcon的形状模板轮廓筛选

我这人比较懒得罗里吧嗦，基本都是直接说两点：why？how？

场景

有需求，才会去做。有时候，在一张质量不怎么好的图像上做模板，比如，有很多干扰点、背景或者其他不想要的轮廓，除了生成模板后，再慢慢去用橡皮擦来擦除它，还有一种更直接了当的方法：筛选。

CV时刻

bool GenDesiredContours(const HXLD& srcContours, HXLD& dstContours, 
                       QPoint length, QPointF circularity, int delta = 0, int contourNum = 0);

参数1 ：srcContours，输入的原始轮廓，一般先生成模板，然后Get~
参数2 ：dstContours，输出筛选后的轮廓，用来重新生成模板；
参数3 ：length，为筛选轮廓的最小长度值；
参数4 ：circularity，为筛选轮廓的圆度值；
参数5 ：delta，为依靠相邻轮廓的偏差值来判断，后续的轮廓还要不要了；
参数6 ：contourNum，直接粗暴，指明就要最长的几个轮廓。

bool HalconUnity::GenDesiredContours(const HXLD& srcContours, HXLD& dstContours, 
QPoint length, QPointF circularity, int delta, int contourNum)
{
    try
    {
        HXLDtempXLDList, selectObj;
        HTuple selectXLDNum, xldLength, xldSimilarity;
        QMap<int, int> xldLengthMap;
        QList<int> xldLengthList;
        CountObj(srcContours, &selectXLDNum);
        //UnionAdjacentContoursXld(srcContours, &tempXLDList, 10, 1, "attr_keep");
        UnionCocircularContoursXld(srcContours, &tempXLDList, 1, 0, 0, 15, 5, 5, "false", 1);
        UnionCollinearContoursExtXld(tempXLDList, &tempXLDList, 10, 1, 2, 0.1, 0, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, "attr_keep");

        double lengthMin, lengthMax, circularityMax;
        length.x() > 0 ? lengthMin = length.x() : lengthMin = 10;
        length.y() > 0 ? lengthMax = length.y() : lengthMax = 999999;
        circularity.y() > 0 ? circularityMax = circularity.y() : circularityMax = 1.0;
        SelectContoursXld(tempXLDList, &tempXLDList, "contour_length", lengthMin, lengthMax, 0, 0);
        CountObj(tempXLDList, &selectXLDNum);
        
        for (int i = 1; i <= selectXLDNum[0].I(); i++)
        {
            SelectObj(tempXLDList, &selectObj, i);
            CircularityXld(selectObj, &xldSimilarity);
            
            if (xldSimilarity[0].D() < circularity.x() || xldSimilarity[0].D() > circularityMax)
            {
                continue;
            }

            LengthXld(selectObj, &xldLength);
            xldLengthMap.insert(i, (int)xldLength[0].D());
            xldLengthList.append((int)xldLength[0].D());
        }

	qSort(xldLengthList);
        int judgeMaxXld = xldLengthList.length();

	if (judgeMaxXld > 2)
        {
            //参数筛选
            if (contourNum > 0.0)
            {
                if (judgeMaxXld > contourNum)
                {
                    judgeMaxXld = contourNum;
                }
            }
	    //else if (percent > 0)
            //{
            //    if ((judgeMaxXld * percent * 0.01) >= 2.0)
            //    {
            //        judgeMaxXld = (int)(judgeMaxXld * percent * 0.01);
            //    }
            //    else
            //    {
            //        judgeMaxXld -= 1;
            //    }
            //}
	
	    //差值判断
            if (delta > 0.0)
            {
                for (int j = judgeMaxXld - 2; j >= 0; j--)
                {
                    if (j > 0 && xldLengthList[j] - xldLengthList[j - 1] > delta)
                    {
                        xldLengthList = xldLengthList.mid(j);
                        judgeMaxXld = xldLengthList.length();
                        break;
                    }
                }
            }
            
            //标准差
            //{
            //    double sum = 0.0;
            //    double mean = 0.0;
            //    double variance = 0.0;
            //    double stdDeviation = 0.0;
            //    int i = 0;

	    //    for (i = 0; i < judgeMaxXld; ++i)
            //    {
            //        sum += xldLengthList[i];
            //    }

	    //    mean = sum / judgeMaxXld;
            //    for (i = 0; i < judgeMaxXld; ++i)
            //    {
            //        variance += pow(xldLengthList[i] - mean, 2);
            //    }
  	    //    stdDeviation = sqrt(variance / judgeMaxXld);

	    //    for (i = judgeMaxXld - 1; i >= 0; i--)
            //    {
            //        if (xldLengthList[i] < stdDeviation)
            //        {
            //            xldLengthList = xldLengthList.mid(i + 1);
            //            judgeMaxXld = xldLengthList.length();
            //            break;
            //        }
            //    }
            //}
         }
	    
	 int count = 0;
	
	for (int i = xldLengthList.length() - 1; i >= 0; i--)
        {
            QMap<int, int>::iterator iter = xldLengthMap.begin();
            while (iter != xldLengthMap.end())
            {
                if (iter.value() == xldLengthList[i])
                {
                    SelectObj(tempXLDList, &selectObj, iter.key());
                    if (dstContours.IsInitialized())
                    {
                        ConcatObj(dstContours, selectObj, &dstContours);
                    }
                    else
                    {
                        dstContours = selectObj;
                    }
                    count++;
                    if (count >= judgeMaxXld)
                    {
                        return true;
                    }
                    iter = xldLengthMap.erase(iter);
                    }
                else
                {
                    iter++;
                }
            }
        }
    }
    catch (HException& ex)
    {
        HandleLog::LogHalconHExcept(ex, ILogger::LogLevel::LL_INFO);
    }
    catch (...)
    {
    }
    
    return false;
}

注意

1.二次创建

筛选出来的轮廓，可以直接用CreateScaledShapeModelXld创建模板，但这个比较麻烦：如果轮廓线还是比较多、比较复杂的话，很耗时。所以我一般是再把轮廓转为区域，然后再用区域去创建模板。

2.轮廓显示

注意二次创建模板后，不要直接用新的轮廓或者区域的中心点去仿射变换，应该还是用原来第一次创建模板的区域去做变换，不然你的模板轮廓会错位显示，很尴尬。