min_max_graymin_max_grayMinMaxGraymin_max_grayMinMaxGrayMinMaxGray (Operator)

Name

min_max_graymin_max_grayMinMaxGraymin_max_grayMinMaxGrayMinMaxGray — Minimale und maximale Grauwerte innerhalb von Regionen.

Signatur

min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range)

min_max_graymin_max_grayMinMaxGraymin_max_grayMinMaxGrayMinMaxGray erstellt das Histogramm der absoluten Häufigkeiten der Grauwerte innerhalb von RegionsRegionsRegionsRegionsRegionsregions im Eingabebild ImageImageImageImageImageimage (siehe gray_histogray_histoGrayHistogray_histoGrayHistoGrayHisto) und berechnet die Anzahl der Bildpunkte, die PercentPercentPercentPercentPercentpercent der Fläche des Eingabebildes entspricht. Daraufhin wird auf beiden Seiten des Histogramms um diese Anzahl von Bildpunkten nach innen gegangen und der kleinste und größte Grauwert bestimmt:

  z.B.:
    Fläche = 60, Prozent = 5, d.h. 3 Bildpunkte
    Histogramm = [2,8,0,7,13,0,0,...,0,10,10,5,3,1,1]
    => Maximum = 255, Minimum = 0, Spanne = 255

    min_max_gray liefert: Maximum = 253, Minimum = 1, Spanne = 252

Für Bilder vom Typ int4, int8 und real wird die obige Berechnung nicht über Histogramme sondern über Selektion des entsprechenden Grauwertes durchgeführt. Wird PercentPercentPercentPercentPercentpercent auf 50 gesetzt, dann ist MinMinMinMinMinmin = MaxMaxMaxMaxMaxmax = Median. Wenn PercentPercentPercentPercentPercentpercent gleich 0 ist, dann wird kein Histogramm berechnet, um die Laufzeit zu verbessern.

Achtung

Der Operator min_max_graymin_max_grayMinMaxGraymin_max_grayMinMaxGrayMinMaxGray berücksichtigt nur die mittels RegionsRegionsRegionsRegionsRegionsregions übergebenen Regionen und ignoriert jede Domäne, die zuvor für das Eingabebild ImageImageImageImageImageimage festgelegt wurde.

Parallelisierung

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Automatisch parallelisiert auf Tupelebene.

Parameter

RegionsRegionsRegionsRegionsRegionsregions (input_object) region(-array) → object

Regionen, deren Merkmale berechnet werden sollen.

ImageImageImageImageImageimage (input_object) singlechannelimage → object (byte / direction / cyclic / int1 / int2 / uint2 / int4 / int8 / real)

Grauwertdaten.

PercentPercentPercentPercentPercentpercent (input_control) number → (real / integer)

Prozentsatz unterhalb (oberhalb) des absoluten Maximums (Minimums).

Defaultwert: 0

Wertevorschläge: 0, 1, 2, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 40, 50

Restriktion: 0 <= Percent && Percent <= 50

MinMinMinMinMinmin (output_control) real(-array) → (real)

„Minimaler“ Grauwert.

MaxMaxMaxMaxMaxmax (output_control) real(-array) → (real)

„Maximaler“ Grauwert.

Zusicherung: Max >= Min

RangeRangeRangeRangeRangerange (output_control) real(-array) → (real)

Differenz aus Max und Min.

Zusicherung: Range >= 0

Beispiel (HDevelop)

* Threshold segmentation with training region:
read_image(Image,'fabrik')
draw_region(Region,WindowHandle)
min_max_gray(Region,Image,5,Min,Max,Range)
threshold(Image,SegmentedRegion,Min,Max)
dev_display(SegmentedRegion)

Beispiel (C)

/* Threshold segmentation with training region: */
read_image(&Image,"fabrik");
draw_region(&Region,WindowHandle);
min_max_gray(Region,Image,5.0,&Min,&Max,NULL);
threshold(Image,&SegmentedRegion,Min,Max);
disp_region(SegmentedRegion,WindowHandle);

Beispiel (HDevelop)

* Threshold segmentation with training region:
read_image(Image,'fabrik')
draw_region(Region,WindowHandle)
min_max_gray(Region,Image,5,Min,Max,Range)
threshold(Image,SegmentedRegion,Min,Max)
dev_display(SegmentedRegion)

Beispiel (C++ (HALCON 5.0-10.0))

#include "HalconCpp.h"
using namespace Halcon;
#include "HIOStream.h"
#if !defined(USE_IOSTREAM_H)
using namespace std;
#endif

main()
{
  HImage   img ("fabrik");
  HWindow  w;

  Htuple   range, max;

  img.Display (w);
  w.Click ();

  HRegion   reg = w.DrawRegion ();
  HImage    rdd = img.ReduceDomain (reg);

  Htuple min = reg.MinMaxGray (rdd, 5, &max, &range);

  HRegionArray imgseg = ((img >= min[0].I()).Connection() &
                         (img <= max[0].I()).Connection());

  cout << "Min = " << min[0].I() << endl;
  cout << "Max = " << max[0].I() << endl;

  imgseg.Display (w);
  w.Click ();
  return(0);
}

Beispiel (HDevelop)

* Threshold segmentation with training region:
read_image(Image,'fabrik')
draw_region(Region,WindowHandle)
min_max_gray(Region,Image,5,Min,Max,Range)
threshold(Image,SegmentedRegion,Min,Max)
dev_display(SegmentedRegion)

Beispiel (HDevelop)

* Threshold segmentation with training region:
read_image(Image,'fabrik')
draw_region(Region,WindowHandle)
min_max_gray(Region,Image,5,Min,Max,Range)
threshold(Image,SegmentedRegion,Min,Max)
dev_display(SegmentedRegion)

Ergebnis

min_max_graymin_max_grayMinMaxGraymin_max_grayMinMaxGrayMinMaxGray liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls das Eingabebild definierte Grauwerte besitzt und die Parameter korrekt sind. Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder) wird mit set_system(::'no_object_result',<Result>:)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>), das bei leerer Region mit set_system(::'empty_region_result',<Result>:)set_system("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>)set_system("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>) festgelegt. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

draw_regiondraw_regionDrawRegiondraw_regionDrawRegionDrawRegion, gen_circlegen_circleGenCirclegen_circleGenCircleGenCircle, gen_ellipsegen_ellipseGenEllipsegen_ellipseGenEllipseGenEllipse, gen_rectangle1gen_rectangle1GenRectangle1gen_rectangle1GenRectangle1GenRectangle1, thresholdthresholdThresholdthresholdThresholdThreshold, regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing

Nachfolger

thresholdthresholdThresholdthresholdThresholdThreshold

Alternativen

select_grayselect_graySelectGrayselect_graySelectGraySelectGray, intensityintensityIntensityintensityIntensityIntensity

Siehe auch

gray_histogray_histoGrayHistogray_histoGrayHistoGrayHisto, scale_imagescale_imageScaleImagescale_imageScaleImageScaleImage, scale_image_maxscale_image_maxScaleImageMaxscale_image_maxScaleImageMaxScaleImageMax, learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNorm

Modul

Foundation

Operatoren