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halcon算子中文解释comment(::Comment:)注释语句exit(:::)退出函数open_file(::FileName,FileType:FileHandle)创建（'output'or'append'）或者打开（output）文本文件fwrite_string(::FileHandle,String:)写入stringdev_close_window(:::)关闭活跃的图形窗口。read_image(:Image:FileName:)；加载图片get_image_pointer1(Image:::Pointer,Type,Width,Height)获得图像的数据。如：类型(='字节',''',uint2int2等等)和图像的尺寸(的宽度和高度)dev_open_window(::Row,Column,WidthHeight,Background:WindowHandle)打开一个图形的窗口。dev_set_part(::Row1,Column1,Row2,Column2:)修改图像显示的位置dev_set_draw(’fill’)填满选择的区域dev_set_draw(’margin’)显示的对象只有边缘线，dev_set_line_width(3)线宽用LineWidth指定threshold(Image:Region:MinGray,MaxGray:)选取从输入图像灰度值的g满足下列条件:MinGray=g=MaxGray的像素。dev_set_colored(number)显示region是用到的颜色数目dev_set_color(::ColorName:)指定颜色connection(Region:ConnectedRegions::)合并所有选定像素触摸相互连通区fill_up(Region:RegionFillUp::)填补选择区域中空洞的部分fill_up_shape(Region:RegionFillUp:Feature,Min,Max:)select_shape(Regions:SelectedRegions:Features,Operation,Min,Max:)选择带有某些特征的区域，Operation是运算，如“与”“或”smallest_rectangle1(Regions:::Row1,Column1,Row2,Column2)以矩形像素坐标的角落,Column1,Row2(Row1,Column2)计算矩形区域(平行输入坐标轴)。dev_display(Object:::)显示图片disp_rectangle1(::WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2:)显示的矩形排列成的。disp_rectangle1显示一个或多个矩形窗口的产量。描述一个矩形左上角(Row1,Column1)和右下角(Row2,Column2)。显示效果如图1.texture_laws(Image:ImageTexture:FilterTypes,Shift,FilterSize:)texture_laws实行纹理变换图像FilterTypes:预置的过滤器Shift：减少灰度变化FilterSize：过滤的尺寸mean_image(Image:ImageMean:MaskWidth,MaskHeight:)平滑图像,原始灰度值的平均数MaskWidth:过滤器的宽度面具bin_threshold(Image:Region::)自动确定阈值Region:黑暗的区域的图像dyn_threshold(OrigImage,ThresholdImage:RegionDynThresh:Offset,LightDark:)比较两个像素的图像像素RegionDynThresh(Out)分割区域Offset:减少噪音引起的问题LightDark提取光明、黑暗或类似的地方?dilation_circle(Region:RegionDilation:Radius:)扩张有一个圆形结构元素的地区Radius圆半径complement(Region:RegionComplement::)返还补充的区域reduce_domain(Image,Region:ImageReduced::)减少定义领域的图像ImageReduced=Image-Regionopening_circle(Region:RegionOpening:Radius:)打开具有圆形结构元素的地区，平滑图像的边界。Radius：半径dev_clear_window(:::)清除视图窗体get_mbutton(::WindowHandle:Row,Column,Button)原地等待直到鼠标按下select_region_point(Regions:DestRegions:Row,Column:)选择所有包含给定像素的区域dilation_rectangle1(Region:RegionDilation:Width,Height:)扩张有矩形元素地区Width构建的矩形的宽度difference(Region,Sub:RegionDifference::)计算两个区域的差异gen_region_line(:RegionLines:BeginRow,BeginCol,EndRow,EndCol:)计算区域（起始点和终点）中的线段intersection(Region1,Region2:RegionIntersection::)计算两个区域的交叉点shape_trans(Region:RegionTrans:Type:)变换形状，形状取决于TypeHalcon腐蚀膨胀算子腐蚀：删除对象边界某些像素，具有收缩图像作用膨胀：添加对象边界某些像素，具有扩大图像作用结构元素：由数值为1或0组成的矩阵，在每个像素位置与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结果为输出图像相应的像素。运算效果取决于结构元素的大小内容以及逻辑运算的性质。腐蚀算法：使用一个nXn结构元素去扫描图像中的每一个像素。用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作，如果都为1，这图像的该像素为1，否则为0.腐蚀之后，图像边界向内收缩膨胀算法：使用一个nXn结构元素去扫描图像中的每一个像素。用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作，如果都为0，这图像的该像素为0，否则为1.膨胀之后，图像边界向外扩大erosion_circle(Region:RegionErosion:Radius:)用一个圆形的结构元素进行腐蚀图像（小于半径的区域会被腐蚀掉，一般用于有弧形的区域，大多数用这个算子）erosion_rectangle1(Region:RegionErosion:Width,Height:)（一般用于方直的区域）dilation_rectangle1(Region:RegionDilation:Width,Height:)使用一个矩形的结构元素来膨胀图像。erosion1(Region,StructElement:RegionErosion:Iterations:)自己建立一个结构元素来腐蚀区域（Structuringelements(StructElement)canbegeneratedwithoperatorssuchasgen_circle,gen_rectangle1,gen_rectangle2,gen_ellipse,draw_region,gen_region_polygon,gen_region_points,etc.）Iterations是迭代次数，即腐蚀的次数dilation1(Region,StructElement:RegionDilation:Iterations:)自己建立一个结构元素来膨胀区域（Structuringelements(StructElement)canbegeneratedwithoperatorssuchasgen_circle,gen_rectangle1,gen_rectangle2,gen_ellipse,draw_region,gen_region_polygon,gen_region_points,etc.）erosion2(Region,StructElement:RegionErosion:Row,Column,Iterations:)使用一个参考点来腐蚀区域（默认情况wie中间，一般为自己指定参考点）这是和erosion1最大的区别dilation2(Region,StructElement:RegionDilation:Row,Column,Iterations:)和上类似gen_disc_se(:SE:Type,Width,Height,Smax:)生成一个椭圆的结构元素gray_dilation(Image,SE:ImageDilation::)灰度值膨胀对灰度值进行操作而不是区域结构操作gray_erosion(Image,SE:ImageErosion::)灰度值腐蚀对图像腐蚀或是膨胀操作后，和原区域做减操作，可以得到区域的内或是外边界HALCON算子函数（一）ClassificationHALCON算子函数——Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。3.clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。4.clear_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型。5.clear_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。6.create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。8.get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。9.get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。10.get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。11.get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。12.read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。13.read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。14.train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。15.write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。16.write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。1.2Hyperboxes1.clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。2.close_all_class_box功能：清除所有分类器。3.close_class_box功能：清除分类器。4.create_class_box功能：创建一个新的分类器。5.descript_class_box功能：分类器的描述。6.enquire_class_box功能：为一组属性分类。7.enquire_reject_class_box功能：为一组带抑制类的属性分类。8.get_class_box_param功能：获取关于现在参数的信息。9.learn_class_box功能：训练分类器。10.learn_sampset_box功能：用数据组训练分类器。11.read_class_box功能：从一个文件中读取分类器。12.read_sampset功能：从一个文件中读取一个训练数据组。13.set_class_box_param功能：为分类器设计