Qt联合Halcon开发三：阈值二值化检测软件

本篇文章将介绍如何使用 Qt 和 Halcon 开发一个简单的图像阈值二值化检测工具。工具主要用于读取彩色图像，将其分解为单通道的RGB图像，并通过调整滑动条来动态地执行二值化处理。

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功能概述

1. 图像读取：从本地磁盘加载一张彩色图像。

2. 通道分离：将彩色图像分解为三个独立的单通道图像（红色、绿色和蓝色通道）。

3. 二值化操作：通过滑动条动态调整灰度值的范围，实现对图像的二值化处理。

4. 显示图像：处理后的图像实时显示在GUI窗口中，供用户查看和调整。

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开发环境准备

在开发此工具之前，您需要进行一些前期准备工作：

1. Halcon 环境配置：确保已经安装了 Halcon，并正确配置了开发环境。有疑问参考往期文章。

2. Qt/Halcon窗口显示：使用 Qt Designer 创建图形界面并绑定Halcon控件。有疑问参考往期文章。

Qt界面准备，拖拽出下面界面

• 一个图像显示区域（graphicsView）。
• 一个按钮用于加载图像（pushButton）。
• 两个个滑动条用于调整阈值范围（horizontalSliderMin, horizontalSliderMax）。
• 三个单选按钮用于选择不同的通道（红色、绿色、蓝色）。

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通道分离：使用 Decompose3 算子

Halcon提供了Decompose3算子，用于将三通道的彩色图像（RGB）分解为三个独立的单通道图像：红色通道（R）、绿色通道（G）和蓝色通道（B）。因为二值化操作一般应用于灰度图像，所以在处理彩色图像时，首先需要将图像分解为单独的通道。

Decompose3 算子函数原型：

LIntExport void Decompose3(const HObject& MultiChannelImage, HObject* Image1, HObject* Image2, HObject* Image3);

参数说明：

1. MultiChannelImage (const HObject&):
   • 输入的多通道图像。通常是一个三通道的彩色图像（例如 RGB 图像）。这是一个包含多个颜色信息的图像对象。
2. Image1 (HObject*):
   • 输出的第一个单通道图像。通常用于存储红色通道（R通道）或该彩色图像的其中一个通道的单通道图像。
3. Image2 (HObject*):
   • 输出的第二个单通道图像。通常用于存储绿色通道（G通道）。
4. Image3 (HObject*):
   • 输出的第三个单通道图像。通常用于存储蓝色通道（B通道）。

示例代码：

HObject MultiChannelImage, RedImage, GreenImage, BlueImage;// 读取彩色图像
ReadImage(&MultiChannelImage, "color_image.png");// 将彩色图像分解为红色、绿色和蓝色通道
Decompose3(MultiChannelImage, &RedImage, &GreenImage, &BlueImage);// 对红色通道进行阈值处理
HTuple hv_MinGray = 100, hv_MaxGray = 255;
Threshold(RedImage, &RedImage, hv_MinGray, hv_MaxGray);// 显示处理后的结果
DispObj(RedImage, WindowID);
DispObj(GreenImage, WindowID);
DispObj(BlueImage, WindowID);

过程：

1. 读取彩色图像 color_image.png。
2. 使用 Decompose3 算子将彩色图像分解为红色通道（RedImage）、绿色通道（GreenImage）和蓝色通道（BlueImage）。
3. 对红色通道的图像进行阈值化操作，提取出符合灰度范围的区域。
4. 在窗口中显示红色、绿色和蓝色通道图像，分别查看各个颜色通道的效果。

参数说明：

• MultiChannelImage：输入的彩色图像。
• Image1、Image2、Image3：输出的三个单通道图像，分别对应红色、绿色和蓝色通道。

实现逻辑：

1. 使用 Decompose3 算子将 RGB 图像分解为三个单通道图像。
2. 根据用户选择的通道（通过单选按钮），显示相应的单通道图像。

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二值化处理：使用 Threshold 算子

Halcon 的 Threshold 算子可以根据设定的灰度范围对图像进行二值化处理。此工具通过滑动条动态调整灰度值的上下限，实现对图像的实时二值化。

Threshold 算子函数原型：

void Threshold(const HObject& Image, HObject* Region, const HTuple& MinGray, const HTuple& MaxGray);

参数说明：

1. Image (const HObject&):
   • 这是输入的图像对象。该图像通常是灰度图像，但在某些应用中也可以是彩色图像。此图像会用于阈值化处理。
2. Region (HObject*):
   • 这是输出的区域对象，代表在图像中符合指定灰度范围的区域。最终结果是一个二值化的区域，可以进行进一步处理，例如连通域分析、形态学操作等。
3. MinGray (const HTuple&):
   • 指定最小灰度值。图像中灰度值大于或等于该值的像素将被选为区域的一部分。
4. MaxGray (const HTuple&):
   • 指定最大灰度值。图像中灰度值小于或等于该值的像素将被选为区域的一部分。

功能说明：

Threshold 算子通过灰度阈值处理将图像分割成两个区域：一个是符合灰度范围的区域（通过MinGray和MaxGray来指定），另一个是所有其他区域。这个操作通过以下步骤实现：

1. 筛选灰度值：
   • 算子会对输入图像中的每个像素进行遍历，判断其灰度值是否在 MinGray 和 MaxGray 之间。符合条件的像素点会被保留下来，形成感兴趣区域（Region）。
2. 输出区域：
   • 最终，符合灰度值范围的区域会被保存在 Region 中，这些区域可以用于后续的图像分析和处理。

使用场景：

• 二值化：当你只关心图像中某些特定灰度值范围的像素时，这个算子是非常有用的。比如，提取某个物体或特征区域。
• 噪声去除：通过设置合适的阈值范围，可以去除背景噪声或其他不需要的区域，只保留有意义的部分。
• 边缘检测：有时可以通过阈值化来帮助边缘检测操作，提取图像中的轮廓。

示例代码：

HObject Image, Region;
HTuple hv_MinGray, hv_MaxGray;// 读取图像
ReadImage(&Image, "example_image.png");// 设置阈值范围
hv_MinGray = 100;  // 最小灰度值
hv_MaxGray = 200;  // 最大灰度值// 执行阈值操作
Threshold(Image, &Region, hv_MinGray, hv_MaxGray);// 显示结果
DispObj(Region, WindowID);

过程：

1. 读取图像 example_image.png。
2. 设置最小灰度值为100，最大灰度值为200。
3. 使用 Threshold 算子将图像中灰度值在100到200范围内的区域提取出来，生成 Region。
4. 在窗口中显示结果区域。

注意事项：

• MinGray 和 MaxGray 的设置要根据实际的图像内容和需求来调整。如果这两个值设置得不合适，可能会得到过多或过少的区域，导致不准确的分割。
• 该算子适用于灰度图像，因此输入的图像应当为灰度图像或需要转换为灰度图像。

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Qt与Halcon代码实现

接下来，我们将展示具体的代码实现，首先是 .h 文件定义，接着是 .cpp 文件的实现。

.h 文件（mainwindow.h）

#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H#include <QMainWindow>
#include "HalconCpp.h"QT_BEGIN_NAMESPACE
namespace Ui {
class MainWindow;
}
QT_END_NAMESPACEclass MainWindow : public QMainWindow
{Q_OBJECTpublic:MainWindow(QWidget *parent = nullptr);~MainWindow();void displayImage(const HalconCpp::HObject &hv_dispimage);void thresholdImage();private slots:void on_pushButton_clicked();void on_horizontalSliderMin_sliderMoved(int position);void on_horizontalSliderMax_sliderMoved(int position);private:Ui::MainWindow *ui;HalconCpp::HTuple hv_window;HalconCpp::HObject hv_orcImage, hv_grayImage;
};
#endif // MAINWINDOW_H

.cpp 文件（mainwindow.cpp）

#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include "HalconCpp.h"
#include <QDebug>
using namespace HalconCpp;MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow)
{ui->setupUi(this);// 设置窗口属性HalconCpp::OpenWindow(0, 0, 1000, 800, static_cast<Hlong>(ui->graphicsView->winId()), "", "", &hv_window);HalconCpp::SetColored(hv_window, 12);HalconCpp::SetHcppInterfaceStringEncodingIsUtf8(true);// 通道分离 - Rconnect(ui->radioButtonR, &QRadioButton::clicked, [=]() {HalconCpp::HObject hv_ImageR, hv_ImageG, hv_ImageB;HalconCpp::Decompose3(hv_orcImage, &hv_grayImage, &hv_ImageG, &hv_ImageB);displayImage(hv_grayImage);});// 通道分离 - Gconnect(ui->radioButtonG, &QRadioButton::clicked, [=]() {HalconCpp::HObject hv_ImageR, hv_ImageG, hv_ImageB;HalconCpp::Decompose3(hv_orcImage, &hv_ImageR, &hv_grayImage, &hv_ImageB);displayImage(hv_grayImage);});// 通道分离 - Bconnect(ui->radioButtonB, &QRadioButton::clicked, [=]() {HalconCpp::HObject hv_ImageR, hv_ImageG, hv_ImageB;HalconCpp::Decompose3(hv_orcImage, &hv_ImageR, &hv_ImageG, &hv_grayImage);displayImage(hv_grayImage);});
}MainWindow::~MainWindow()
{delete ui;
}void MainWindow::displayImage(const HalconCpp::HObject &hv_dispimage)
{HTuple hv_width, hv_height;HalconCpp::GetImageSize(hv_dispimage, &hv_width, &hv_height);HalconCpp::SetPart(hv_window, 0, 0, hv_height - 1, hv_width - 1);HalconCpp::DispObj(hv_dispimage, hv_window);
}void MainWindow::thresholdImage()
{HalconCpp::HObject hv_Region;HalconCpp::Threshold(hv_grayImage, &hv_Region, ui->horizontalSliderMin->value(), ui->horizontalSliderMax->value());displayImage(hv_grayImage);HalconCpp::DispObj(hv_Region, hv_window);
}void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{ReadImage(&hv_orcImage, "1.jpg");HTuple hv_width, hv_height;HalconCpp::GetImageSize(hv_orcImage, &hv_width, &hv_height);HalconCpp::SetPart(hv_window, 0, 0, hv_height - 1, hv_width - 1);HalconCpp::DispObj(hv_orcImage, hv_window);
}void MainWindow::on_horizontalSliderMin_sliderMoved(int position)
{int maxPosition = ui->horizontalSliderMax->value();if (position > maxPosition) {ui->horizontalSliderMax->setValue(position);}thresholdImage();
}void MainWindow::on_horizontalSliderMax_sliderMoved(int position)
{int minPosition = ui->horizontalSliderMin->value();if (position < minPosition) {ui->horizontalSliderMin->setValue(position);}thresholdImage();
}

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