Halcon 算子 sub_image add_image mult_image div_image - 一杯清酒邀明月 - 博客园
都是基础性的知识，但是用的时候不是说不知道，就是容易混淆，我见过N多次的丰田和本田，但就是分不清那个是丰田那个是本田、、、、、、
四个算子基本功能都是对两幅图片或包含多幅图片的数组进行操作，主要不同点在于计算公式的不同，div_image的参数取值范围和其它三个略又不同
作用：两个图片相减；是灰度值的相减
参数翻译（顺序对应以上参数顺序）：
输入参数需要被减的图片、
输入参数拿来减的图片、
输出参数结果图片、
输入矫正因子 -255.0 ≤ Mult ≤ 255.0、
输入矫正值 -512.0 ≤ Add ≤ 512.0
描述：
输入图片g1和g2相减后，得到的图片的灰度值按以下公式计算：
计算得出的值如果发生溢出或者下溢，这个值会被舍弃，当然如果是矢量图片或者周期图片则不会被舍弃；
两个包含相同个数图片的数组也可以带入以上公式计算，结果也是个和输入数组图片个数相同的数组；
不同的参数，运行时间是不一样的，对于常用的组合，是经过优化的；
作用：两个图片相加；
参数翻译（顺序对应以上参数顺序）：
输入参数需要被相加的图片、
输入参数拿来加的图片、
输出参数结果图片、
输入矫正因子 -255.0 ≤ Mult ≤ 255.0、
输入矫正值 -512.0 ≤ Add ≤ 512.0
描述：
输入图片g1和g2相加后，得到的图片的灰度值按以下公式计算：
计算得出的值如果发生溢出或者下溢，这个值会被舍弃，当然如果是矢量图片或者周期图片则不会被舍弃；
两个包含相同个数图片的数组也可以带入以上公式计算，结果也是个和输入数组图片个数相同的数组；
不同的参数，运行时间是不一样的，对于常用的组合，是经过优化的；
作用：两个图片相乘；
参数翻译（顺序对应以上参数顺序）：
输入参数需要被乘的图片、
输入参数拿来乘的图片、
输出参数结果图片、
输入矫正因子 -255.0 ≤ Mult ≤ 255.0、
输入矫正值 -512.0 ≤ Add ≤ 512.0
描述：
输入图片g1和g2相乘后，得到的图片的灰度值按以下公式计算：
计算得出的值如果发生溢出或者下溢，这个值会被舍弃，当然如果是矢量图片或者周期图片则不会被舍弃；
两个包含相同个数图片的数组也可以带入以上公式计算，结果也是个和输入数组图片个数相同的数组；
不同的参数，运行时间是不一样的，对于常用的组合，是经过优化的；
作用：两个图片相除；
参数翻译（顺序对应以上参数顺序）：
输入参数需要被除的图片、
输入参数拿来除的图片、
输出参数结果图片、
输入矫正因子 -1000 ≤ Mult ≤ 1000、
输入矫正值 -1000 ≤ Add ≤ 1000
描述：
输入图片g1和g2相除后，得到的图片的灰度值按以下公式计算：
计算得出的值如果发生溢出或者下溢，这个值会被舍弃，当然如果是矢量图片或者周期图片则不会被舍弃；
两个包含相同个数图片的数组也可以带入以上公式计算，结果也是个和输入数组图片个数相同的数组；
不同的参数，运行时间是不一样的，对于常用的组合，是经过优化的；
scale_image（）函数
scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : )缩放图像的灰度值。最佳Mult和Add值的选取由下：
1、先用 max_min_image 得到整张图像的最大值与最小值 GMin为图像的最小灰度值，GMax为图像的最大灰度值。
min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range)然后再用这个原理来拉伸对比度
max_image
功能：按像素计算两个图像的最大值。
开运算和闭运行
Halcon 开，闭运算_Austin Yang的博客-CSDN博客_halcon开运算和闭运算
在膨胀和腐蚀两个基本运算的基础上，可以构造出形态学运算族，它由上述两个运算的符合和集合操作(并、交、补等)组合成的所有运算构成。其中两个最为重要的组合运算是形态学开运算和闭运算。
开运算相当于对图像先进行腐蚀运算再进行膨胀运算，可以消除离散点和"毛刺"，可以将两个物体分开。
闭运算相当于对图像先进行膨胀运算再进行腐蚀运行，可以填充图像的内部孔洞和图像的凹角点，可以把两个邻近的目标连接起来。
开运算
opening(Region, StructElement:RegionOpening::)
功能：使用用户自定义的结构元素对区域进行开运算
参数： Region(输入参数)：输入区域
StructElement(输入参数)：结构元素(区域)
RegionOpening(输出参数)：开运算后的区域
opening_circle(Region:RegionOPening:Radius:)
功能：使用圆形结构元素对区域进行开运算
参数： Region(输入参数)：输入区域
RegionOpening(输出参数)：开运算后的区域
Radius(输入参数)：圆形结构元素的半径
opening_rectangle1(Region:RegionOpening:Width,Height)
功能：使用矩形结构元素对区域进行开运算。
参数： Region(输入参数)：输入区域
RegionOpening(输出参数)：开运算后的区域
Width(输入参数)：矩形结构元素的宽度
Height(输入参数)：矩形结构元素的高度
闭运算
closing(Region, StructElement:RegionClosing::)
功能：使用用户自定义的结构元素对区域进行闭运算
参数： Region(输入参数)：输入区域
StructElement(输入参数)：用户自定义结构元素
RegionClosing(输出参数)：闭运算的区域
closing_circle(Region: RegionClosing: Radius:)
功能： 使用圆形结构元素对区域进行闭运算。
参数： Region(输入参数)：输入区域
RegionClosing(输出参数)：闭运算后的区域
Radius(输入参数)：圆形结构元素的半径
closing_rectangle1(Region:RegionClosing:Width, Height:)
功能：使用矩形结构元素对区域进行闭运算
参数： Region(输入参数)：输入区域
RegionClosing(输出参数)：闭合后的区域
Width(输入参数)：矩形结构元素的宽度
Height(输入参数)：矩形结构元素的高闭运算填补漏洞结果图：
开运算去掉毛刺效果图像
read_image (Image618, 'D:/OpenCVandImages/opencv_images/618.png')
mult_image (Image618, Image618, ImageResult, 0.005, 0)
max_image (Image618, Image618, ImageMax)
rgb3_to_gray (ImageMax, ImageMax, ImageMax, ImageGray)
threshold (ImageGray, Region, 48, 255)
*closing_circle (Region, RegionClosing, 3.5)
opening_circle (Region, Region, 33.5)
read_image (Image642, 'D:/OpenCVandImages/opencv_images/642.jpg')
rgb3_to_gray (Image642, Image642, Image642, ImageGray)
threshold (ImageGray, Region1, 0, 108)
opening_circle (Region1, RegionOpening, 10)