图像处理笔记（十三）

实现一个小功能，wpf和halcon的混合编程，用halcon实现实时捕获摄像头图像

在wpf中添加一个halcon控件

之前做过，但是一段时间不用给忘了。。。自己记录一下吧。

1. 添加引用：halcondotnet，在安装目录内部的某一层里面
2. wpf设计界面，工具箱中任找一个工具右击——选择项——WPF组件浏览——选择halcondotnet.dll——确定，这样就添加了HSmartWindowControlWPF和HWindowControlWPF两个控件了。
3. 需要添加System.Drawing引用，halcon提供的控件依赖于它。
4. .net framework需要改成4，不然会提示加载不正确的程序集。

基本思路是通过hdevelop生成连续抓图的代码，然后导出为cs，找到这个cs文件中的核心代码，也就是抓图的代码，添加到我的wpf项目中，
注意这个抓图应该放在一个单独的线程中，否则会导致程序卡死，因为一直在抓图。
生成的代码中不包含图像的显示，最简单的方法需要额外调用显示函数来将图像显示出来，这样就实现了实时监控。
其实wpf中有相关实时抓拍的控件的，但是为了后续操作，就使用halcon的控件了。

回顾

今天来重新梳理一下太阳能板的缺陷检测（inspect_solar_fingers.hdev），之前因为很多理论知识还不了解，只是大概读了一下代码。
有几个注意点，重新理解了一下：

1. 为什么要将三通道图片分解为三张单通道图片？根据观察，图像背景整体呈现为蓝色，而太阳能板的那些横竖是白色的，通过拆解图片，仅取R通道的图片，可以大幅度的降低背景对检测的影响。
2. 对R通道图片做阈值过滤的时候，发现过滤出来的不是我想的那样是一大片一大片的区域，原因在于在过滤前的一行代码 dev_set_draw('margin') ，使得过滤得到的内容只将边缘标记出来，而没有标记内部。只是看起来有差别，对之后的操作没有影响。
3. shape_trans算子用来做区域变换，例如用一个矩形框出包含这个区域的最小矩形，或者用一个椭圆来圈出这个区域等等。
4. 用一个1*25的矩形做腐蚀的原理在于，基于假设横的线条有断裂缺陷，这样就会有两块的区域有很细小的连接处，25的高度是一个高于单块区域，低于两块区域的高度，这样就能够过滤出这个连接处，从而定位缺陷。

总结一下：
这个算法的应用场景只能是基于横线区域有问题的假设，如果是竖线断裂，根据1*25的腐蚀矩形结构元是无法检测出来的。

突然有点混乱了，从最开始的跟着书上学习，到现在的完全抛弃了书本看例程，下一步怎么走需要再规划一下了。