文件操作
dev_get_window (WindowHandle)
* 遍历文件夹
list_files ('C:/Users/Desktop/halcon deeplearn/Train_images', ['files', 'recursive'], Files)
* 便利文件夹中的图像文件
list_image_files ('C:/Users/Desktop/halcon deeplearn/Train_images/梨', 'default', [], ImageFiles)
* 筛选bmp及jmp格式的图片配合list_files算子使用
tuple_regexp_select(ImageFiles, ['\\.(bmp|jpg)$','ignore_case'], Files)
* 打开窗口
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle1)
* 依次读取所选图片并显示 在窗口中
for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1read_image (Image, ImageFiles[Index])dev_display(Image)* 分割文件名 BaseName文件名 Extension文件后缀 Directory文件路径parse_filename(ImageFiles[Index], BaseName, Extension, Directory)* 保存图片，给出路径及名称，新文件名为在原文件名后添加_adjdump_window(WindowHandle,'bmp',Directory + BaseName + '_adj')stop ()
endfor图像读取
read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_02')
read_image (Image1, ['printer_chip/printer_chip_01', 'printer_chip/printer_chip_05'])
** 选择对象中目录 数组索引从1开始
select_obj (Image1, ObjectSelected, 1)
** 统计对象中目录数量
count_obj (Image1, Number)图像增强
概念和分类
图像增强：有目的的强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同特征之间的差别，抑制不感兴趣特征，改善图像质量，丰富信息量，满足分析需要。
图像增强技术基本分为两类：
1、**空间域法：**包含图像像素的空间，在空间域中，直接对图像进行各种线性或非线性运算，对图像的像素灰度做增强处。分为点运算（作用于像素领域的处理方法，包括灰度变换，直方图修正，伪彩色增强等）和模板处理（作用于像素领域的处理方法，包括平滑，图像锐化等）两大类。
2、**频域法：**在图像的变换域中把图像看作一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强，常用的方法有低通滤波，高通滤波及同态滤波。
灰度变换
灰度变换是根据某种目标条件按一定变换关系逐像素点改变图像中灰度值的方法，也称对比度增强或对比度拉伸。常用的灰度变换方法有：线性灰度变换；分段线性灰度变换；非线性灰度变换。
线性变换算子
反转图像：
invert_image（image输入图像：imageinvert输出图像：：）
增强图像对比度：
emphasize（image输入图像：imageemphasize输出图像：maskwidth低通掩膜宽，maskheight低通掩膜高，factor对比度强度：）
原理：首先，该过程使用低通(mean_image)进行过滤。由得到的灰度值(mean)和原始灰度值(orig)计算得到的灰度值(res)如下:
通过参数3、4控制均值滤波模板的大小，数值越大，则图像对比度越强，一般配合参数5—Factor（对比度强度）一起对图像进行增强处理。
作用：增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。
缩放图像的灰度值：
scale_image（image输入图像：imagescaled缩放后图像：mult比例因子，add补偿值：）
1、扩展动态范围：当mult>1时，结果会使图像灰度取值的动态范围展宽，图像对比度增大，可以改善曝光不足的缺陷，或充分利用图像显示设备的动态范围
2、改变取值空间：当mult=1时，变化后灰度动态范围不变，灰度取值区间会随a和c的大小而上下平移，效果是使整个图像更暗或更亮
3、缩小动态范围：当0<mult<1,则变换后图像动态范围会变窄，图像对比度变小
4、反转或取反：当mult<0，则变化后图像的灰度值会反转，即图像中亮的变暗，暗的变量；当mult=-1时，输出图像为输入图像的底片效果
*读取图像
read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')
*关掉窗口
dev_close_window ()
*得到图像尺寸
get_image_size (Image, Width, Height)
*打开合适大小的窗口
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
*显示图像
dev_display (Image)
*保存图像
dump_window (WindowHandle, 'bmp', 'halcon_dump')
*图像取反 255-当前灰度值
invert_image (Image, ImageInvert)
*增加对比度
emphasize (ImageInvert, ImageEmphasize, Width, Height, 1) 
*减小对比度
scale_image (ImageInvert, ImageScaled, 0.5, 0) 
*增加亮度
scale_image (ImageInvert, ImageScaled1, 1, 100) 
*减小亮度
scale_image (ImageInvert, ImageScaled2, 1, -100) 
分段线性灰度变换算子
确定区域内的最小和最大灰度值
min_max_gray（regions需要计算的区域，image输入的图像：：percent低于或高于绝对最大值或最低值的百分比：min最小灰度值，max最大灰度值，range最大最小的差值）
最大灰度值在取值范围为0到255之间展开
scale_image_max（image输入图像：imagscalemax增强后图像：：）
*读取图像
read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')
*关掉窗口
dev_close_window ()
*得到图像尺寸
get_image_size (Image, Width, Height)
*打开合适大小的窗口
dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle)
*显示图像
dev_display (Image)
*得到最大和最小灰度值
min_max_gray (Image, Image, 0, Min, Max, Range)
*扩展灰度范围
scale_image_max (Image, ImageScaleMax)
*保存图像
write_image (ImageScaleMax, 'bmp', 0, 'C:/Users/Desktop/halcon deeplearn/dddd.bmp') 
