1、Halcon學習之邊緣檢測函數 sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根據圖像的一次導數計算圖像的邊緣close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )close_edges_length ( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用邊緣高度圖像關閉邊緣間隙。輸出的區域包含杯關閉的區域。（感覺是對邊緣的擴充）derivate_gauss ( Image
2、: DerivGauss : Sigma, Component : )watersheds ( Image : Basins, Watersheds : : ) 從圖像中提取風水嶺。zero_crossing ( Image : RegionCrossing : : ) 零交點（二次導數）diff_of_gauss ( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : ) 近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。laplace_of_gauss ( Image : ImageLaplace : Sigma : ) 拉普拉斯高斯 edges_color_sub_pix
3、( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精確的亞像素邊緣提取（彩色圖像）edges_sub_pix ( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精確邊緣提取的亞像素（灰度圖像）edges_color ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 根據顏色進行邊緣提取edges_image ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 邊緣提取
4、skeleton ( Region : Skeleton : : ) 計算區域的框架 Skeleton = Regionfrei_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) Frei-chen 模板進行邊緣檢測（振幅）frei_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen 模板進行邊緣檢測（振幅和方向）nonmax_suppression_dir ( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : ) 使用方向圖像 抑制所有的超過給定最大值的圖像灰度值的點gen_contour
5、s_skeleton_xld ( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 將系統框架轉換成 XLD 輪廓laplace ( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : )使用有限差分計算拉普拉斯變換info_edges ( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs ) 估計濾波器的寬度kirsch_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) 使用 Kirsch 算子計算出邊緣（振幅和方向）prewit
6、t_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Prewitt 算子計算出邊緣（振幅）kirsch_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Kirsch 算子計算出邊緣（振幅）highpass_image ( Image : Highpass : Width, Height : ) 從高頻成分提取的圖像。sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 使用 Sobel 算子計算出邊緣（振幅）robinson_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Robinson 算子計算出邊緣（振幅）roberts ( Image : ImageRoberts : FilterType : ) 使用 Robert 算子計算邊緣
