如何基于pythonnet调用halcon脚本
这篇文章主要介绍了如何基于pythonnet调用halcon脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
最近的项目中遇到了使用python程序结合不同部分,其中包括使用halcon处理拍摄到的图像。
halcon本身提供了c++与.NET的开发库,但无python库,网上有pyhalcon之类的库,但功能与原版并不一致。
这片文章默认大家已经有halcon.NET的开发基础了,也会使用HDevEngine调用halcon脚本。这样的话自己看一下pythonnet的说明也能会哈。主要网上没人写过,我综合总结一下。而且最后一段才是重点,不同平台的数据类型变化。
1.pythonnet简介
-pythonnet是cpython的扩展
-pythonnet提供了cpython和.net程序集之间交互的桥梁
-pythonnet开源在github上
-通过`pipinstallpythonnet`安装
-pythonnet的使用帮助,请参见github.
ref类型的参数如何返回
-返回值的第一个元素是c#的返回值
-返回值的第二个元素就是ref的值了,refString[]对应的返回值第二个元素就是元组tuple
2.如何使用pythonnet调用halcon函数
importclr#导入pythonnet importsys importSystem#导入.NET系统库 fromSystemimportString,Char,Int32,Environment,IntPtr#导入.NET变量。
这一步所有.NET库的导入IDE编辑器都会提示找不到引用,但是只要名称对,就能DEBUG和运行。
#导入halcon支持库 d=clr.AddReference("source/halcondotnet") print(d)#打印库的信息,包括你的halcon版本 #导入halcon脚本引擎库 d=clr.AddReference("source/hdevenginedotnet") fromHalconDotNetimport* 定义使用HDevEngine来调用halcon脚本是最方便的在python中。 classHdevEnginePy: #halcon过程变量,也就是函数。 Procedure=HDevProcedure() #halcon程序变量,就是halcon脚本文件 Program=HDevProgram() ourProcedure="hdev/procedures"#我们自己写的函数脚本目录 def__init__(self): #声明halcon的HDev引擎。 self.MyEngine=HDevEngine() self.MyEngine.SetProcedurePath(self.ourProcedure)#添加我们的脚本目录 return defget_proc_names(self): procedure_name=self.MyEngine.GetProcedureNames()#获取并打印我们所有加载的函数名,可用于检查 returnprocedure_name defload_proc(self): try: #加载自定义函数,打印输入变量名称 self.Procedure=HDevProcedure("函数名") print("加载脚本函数成功!") self.ProcCall=HDevProcedureCall(self.Procedure)#可执行函数对象 ctrlNames=self.Procedure.GetInputCtrlParamNames() print("-输入控制变量:",ctrlNames) iconNames=self.Procedure.GetInputIconicParamNames() print("-输入图像变量:",iconNames) except: print("加载halcon函数脚本出错。") self.ProcCall.Dispose() return defexcute_proc(self): #测试用。 try: image=HImage()#声明halcon的Himage变量 image.ReadImage("images/apple.bmp")#加载图像 self.ProcCall.SetInputIconicParamObject("image",image)#传入图像参数 thmin=HTuple(128) thmax=HTuple(255) self.ProcCall.SetInputCtrlParamTuple("thmin",thmin)#传入控制变量参数 self.ProcCall.SetInputCtrlParamTuple("thmax",thmax) self.ProcCall.Execute()#执行函数 FinArea=self.ProcCall.GetOutputCtrlParamTuple("maxArea")#取得返回变量。 print(FinArea) except: print("执行脚本异常") finally: self.ProcCall.Dispose() exit() return
3.如何把ptyhon图像格式转化为HImage
python中的图像格式我使用ndarry,是不能直接作为参数传入halcon函数的,会报错。需要先转为HImage对象。
正确的转换效果
测试用原图,发现没加偏移量的转换结果。
defconverttoHImage(ndArray): #把ndArray格式的图像转换成HImage,这是实验下来最兼具速度和内存使用的方法。 #提取BGR各通道,注意python中ndArray的通道顺序不一样。 imgB=ndArray[0:ndArray.shape[0],0:ndArray.shape[1],0] imgG=ndArray[0:ndArray.shape[0],0:ndArray.shape[1],1] imgR=ndArray[0:ndArray.shape[0],0:ndArray.shape[1],2] #将BGR通道降维成一维数组 imgBflat=imgB.flatten() imgGflat=imgG.flatten() imgRflat=imgR.flatten() #生成字节数组内存地址,且有32个地址偏移。 Bbuffer=bytes(imgBflat) Bptr=id(Bbuffer) intptrB=IntPtr.Overloads[int](Bptr+32) Gbuffer=bytes(imgGflat) Gptr=id(Gbuffer) intptrG=IntPtr.Overloads[int](Gptr+32) Rbuffer=bytes(imgRflat) Rptr=id(Rbuffer) intptrR=IntPtr.Overloads[int](Rptr+32) imgSnap=HImage() #将三个通道的内存地址传入 imgSnap.GenImage3("byte",ndArray.shape[1],ndArray.shape[0],intptrR,intptrG,intptrB) returnimgSnap
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持毛票票。
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