Halcon 算子入门指南：涵盖阈值分割技术

1、auto_threshold — 使用从直方图确定的阈值分割图像

该算法采用多个阈值对单通道图像进行分割。首先计算灰度值的绝对直方图;随后从直方图中提取所有极小点作为阈值参数进行分割操作。对于字节图像（即uint8），其阈定界为0至255，并在经过Sigma高斯滤波平滑后的直方图中提取所有极小点来实现分割过程。每个灰度区间对应一个区域区域数目等于极小点数量加一；而对uint16类型的图片，则类似地采用此方法只不过其最高阈定界提升至65535；而对于浮点型图片则采用图像中的最小与最大灰度范围并结合所有极小点作为分割参数为此算法提供了一种灵活且高效的解决方案

2、bin_threshold -使用自动确定的阈值分割图像

该算法通过自动计算阈值来进行单通道灰度图像的分割。首先计算图像灰度值得相对频数分布图;接着从得到的频率分布中提取相关联的小数值作为阈值参数进行分割操作。为了消除多余的小数值,对频数分布进行高斯滤波处理;随后不断放大掩模尺寸直到仅剩一个小数值被识别出来。所选取区域包含从0到小数值的所有像素或真实图像中小数值到各自小数值之间的像素范围,这种运算符特别适用于在浅色纸上分离深色字符的效果

3、binary_threshold -使用二值阈值分割图像

该算法基于单通道图像并采用自动确定全局阈值的方法进行二元阈值分割，在输出结果中给出区域内的分割区域。值得注意的是