Python联合Halcon（详细教程）

目录

• • 前言
  • 方法
  • • 法1：（导入python版halcon库，复现代码）
    • 法2：（封装函数，直接调用.hdev文件）

前言

在项目开发过程中，若遇到需要将Halcon的图像处理代码加载到C++项目中，此时仅需将Halcon代码导出为C++形式即可。
若需要将Halcon代码移植到python项目中，此时导出选项无python形式，又该如何实现？本博客将介绍Python联合Halcon的两种常用方法

方法

法1：（导入python版halcon库，复现代码）

———-适用于代码较少较为简单的情况。————

基本要求： Python版本>=3.8 ; Halcon版本 >=20.11

1、新建虚拟环境（若Python版本满足条件，则可跳过）
打开anaconda prompt，输入如下指令，点击回车。

conda create -n halcon python=3.8     //halcon为环境名称

键入y，开始创建。

出现如下信息，即为创建成功。

2、安装Halcon库
输入以下指令，激活环境。

activate halcon（对应环境名称）

输入以下指令，进行Halcon库安装。

pip install mvtec-halcon==20110

tip：20110为电脑安装的Halcon版本号，可通过打开Halcon，点击帮助->关于进行查看。

出现如下画面，即为安装成功。
3、测试验证安装是否成功
新建.py文件，输入以下代码，导入halcon库。

import halcon as ha

测试代码：

WindowHandle = ha.open_window(0, 0, 500, 400, father_window=0, mode='visible', machine='')
Image = ha.read_image('die/die_03')
ha.disp_obj(Image, WindowHandle)
ha.wait_seconds(5)

能成功运行，即说明安装成功。
4、代码复现
Halcon里算子名称与python中对应的函数名基本相似，使用时根据其对库中的相应函数进行调用即可。例如：
halcon:

python:

DieGrey = ha.read_image('die/die_03')
ha.disp_obj(DieGrey, WindowHandle)

法2：（封装函数，直接调用.hdev文件）

———-适用于代码较多较为复杂的情况。————

基本要求： Python版本>=3.8 ; Halcon版本 >=20.11，仍需安装好halcon库（参照法1:（1-3））。

1、将代码中较复杂部分进行封装
以如下Halcon代码为例。将图像处理部分进行封装，即7-9行代码。

步骤1：选中该部分代码。

步骤2：点击函数->创建新函数，设置名称和相关变量，点击确定。

2、设置接口
步骤1：在python中编写好未进行封装的前、后处理代码。
步骤2：加载.hdev文件中的自定义函数（test2）。

program = ha.HDevProgram('C:/Users/professionalteam/Desktop/ball.hdev')
proc = ha.HDevProcedure.load_local(program, 'test2')
proc_call = ha.HDevProcedureCall(proc)

步骤3：在对应代码位置调用该函数。

# 设置输入变量Image（形参名）
proc_call.set_input_iconic_param_by_name('Image', Image)
proc_call.execute()  # 执行
# 接收输出变量DieGrey（形参名）
result = proc_call.get_output_iconic_param_by_name('DieGrey')

步骤4：完整代码如图所示。运行文件，能正常显示结果即为成功。


——tbc——-
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