regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing (Operator)

Name

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing — Segmentieren mit Hilfe von Flächenwachstum.

Signatur

Beschreibung

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing liefert Bilder mit „gleicher“ Intensität --- gerastert in Rechtecken der Größe Row * Column. Zur Entscheidung, ob benachbarte Rasterfelder zum selben Bild gehören oder nicht, wird nur die Differenz der Grauwerte ihrer Zentren herangezogen. Ist die Grauwertdifferenz kleiner oder gleich ToleranceToleranceToleranceToleranceTolerancetolerance, werden die Rasterfelder zu einer Region verschmolzen.

Sind g_{1} und g_{2} zwei zu untersuchende Grauwerte, dann gehören sie zur gleichen Region, falls:

In den Ergebnisbildern werden bei Schrittweiten größer als 1 nicht nur die untersuchten Punkte gesetzt, sondern es wird um jeden Punkt ein Rechteck der Größe Row * Column gesetzt. Es werden nur Regionen, die mindestens MinSizeMinSizeMinSizeMinSizeMinSizeminSize Punkte umfassen, ausgegeben.

Regiongrowing ist ein sehr schnelles Verfahren und ist daher für zeitkritische Anwendungen zu empfehlen.

Achtung

ColumnColumnColumnColumnColumncolumn und RowRowRowRowRowrow werden automatisch auf ungerade Werte konvertiert.

Parallelisierung

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

Parameter

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

read_image(&Image,"fabrik");
mean_image(Image,&Mean,Row,Column);
regiongrowing(Mean,&Result,Row,Column,6,100);

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

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

int main (int argc, char *argv[])
{
  if (argc != 2)
  {
    cout << "Usage : " << argv[0] << " <name of the image>" << endl;
    return (-1);
  }

  HImage   image (argv[1]),
           mean;
  HWindow  win;

  mean = image.MeanImage (5, 5);

  HRegionArray reg = mean.Regiongrowing (5, 5, 6, 100);

  reg.Display (win);
  win.Click ();

  return (0);
}

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

Komplexität

Sei N die Anzahl der gefundenen Regionen und M die Anzahl der untersuchten Punkte in einer solchen Region, dann ist die Laufzeitkomplexität O(N * log(M) * M).

Ergebnis

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind. Für das Verhalten bzgl. der Eingabebilder und Ausgaberegionen sind die Flags 'no_object_result'"no_object_result""no_object_result""no_object_result""no_object_result""no_object_result", 'empty_region_result'"empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result" und 'store_empty_region'"store_empty_region""store_empty_region""store_empty_region""store_empty_region""store_empty_region" einstellbar (siehe set_systemset_systemSetSystemset_systemSetSystemSetSystem). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter, mean_imagemean_imageMeanImagemean_imageMeanImageMeanImage, gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter, smooth_imagesmooth_imageSmoothImagesmooth_imageSmoothImageSmoothImage, median_imagemedian_imageMedianImagemedian_imageMedianImageMedianImage, anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion

Nachfolger

select_shapeselect_shapeSelectShapeselect_shapeSelectShapeSelectShape, reduce_domainreduce_domainReduceDomainreduce_domainReduceDomainReduceDomain, select_grayselect_graySelectGrayselect_graySelectGraySelectGray

Alternativen

regiongrowing_nregiongrowing_nRegiongrowingNregiongrowing_nRegiongrowingNRegiongrowingN, regiongrowing_meanregiongrowing_meanRegiongrowingMeanregiongrowing_meanRegiongrowingMeanRegiongrowingMean, label_to_regionlabel_to_regionLabelToRegionlabel_to_regionLabelToRegionLabelToRegion

Modul

Foundation