如何基于pythonnet調(diào)用halcon腳本
這篇文章主要介紹了如何基于pythonnet調(diào)用halcon腳本,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
最近的項(xiàng)目中遇到了使用python程序結(jié)合不同部分,其中包括使用halcon處理拍攝到的圖像。
halcon本身提供了c++與.NET的開發(fā)庫,但無python庫,網(wǎng)上有pyhalcon之類的庫,但功能與原版并不一致。
這片文章默認(rèn)大家已經(jīng)有halcon.NET的開發(fā)基礎(chǔ)了,也會使用HDevEngine調(diào)用halcon腳本。這樣的話自己看一下pythonnet的說明也能會哈。主要網(wǎng)上沒人寫過,我綜合總結(jié)一下。而且最后一段才是重點(diǎn),不同平臺的數(shù)據(jù)類型變化。
1.pythonnet簡介
- pythonnet是cpython的擴(kuò)展
- pythonnet提供了cpython和.net程序集之間交互的橋梁
- pythonnet開源在github上
- 通過`pip install pythonnet`安裝
- pythonnet的使用幫助,請參見github.
ref類型的參數(shù)如何返回
- 返回值的第一個(gè)元素是c#的返回值
- 返回值的第二個(gè)元素就是ref的值了,ref String[] 對應(yīng)的返回值第二個(gè)元素就是元組tuple
2.如何使用pythonnet調(diào)用halcon函數(shù)
import clr # 導(dǎo)入pythonnet import sys import System # 導(dǎo)入.NET系統(tǒng)庫 from System import String, Char, Int32, Environment, IntPtr #導(dǎo)入.NET變量。
這一步所有.NET庫的導(dǎo)入IDE編輯器都會提示找不到引用,但是只要名稱對,就能DEBUG和運(yùn)行。

# 導(dǎo)入halcon支持庫
d = clr.AddReference("source/halcondotnet")
print(d) # 打印庫的信息,包括你的halcon版本
# 導(dǎo)入halcon腳本引擎庫
d = clr.AddReference("source/hdevenginedotnet")
from HalconDotNet import *
定義使用HDevEngine來調(diào)用halcon腳本是最方便的在python中。
class HdevEnginePy:
# halcon過程變量,也就是函數(shù)。
Procedure = HDevProcedure()
# halcon程序變量,就是halcon腳本文件
Program = HDevProgram()
ourProcedure = "hdev/procedures" # 我們自己寫的函數(shù)腳本目錄
def __init__(self):
# 聲明halcon的HDev引擎。
self.MyEngine = HDevEngine()
self.MyEngine.SetProcedurePath(self.ourProcedure) # 添加我們的腳本目錄
return
def get_proc_names(self):
procedure_name = self.MyEngine.GetProcedureNames() # 獲取并打印我們所有加載的函數(shù)名,可用于檢查
return procedure_name
def load_proc(self):
try:
# 加載自定義函數(shù),打印輸入變量名稱
self.Procedure = HDevProcedure("函數(shù)名")
print("加載腳本函數(shù) 成功!")
self.ProcCall = HDevProcedureCall(self.Procedure) # 可執(zhí)行函數(shù)對象
ctrlNames = self.Procedure.GetInputCtrlParamNames()
print("-輸入控制變量:", ctrlNames)
iconNames = self.Procedure.GetInputIconicParamNames()
print("-輸入圖像變量:", iconNames)
except:
print("加載halcon函數(shù)腳本出錯(cuò)。")
self.ProcCall.Dispose()
return
def excute_proc(self):
# 測試用。
try:
image = HImage() # 聲明halcon的Himage變量
image.ReadImage("images/apple.bmp") # 加載圖像
self.ProcCall.SetInputIconicParamObject("image", image) # 傳入圖像參數(shù)
thmin = HTuple(128)
thmax = HTuple(255)
self.ProcCall.SetInputCtrlParamTuple("thmin", thmin) # 傳入控制變量參數(shù)
self.ProcCall.SetInputCtrlParamTuple("thmax", thmax)
self.ProcCall.Execute() # 執(zhí)行函數(shù)
FinArea = self.ProcCall.GetOutputCtrlParamTuple("maxArea") # 取得返回變量。
print(FinArea)
except:
print("執(zhí)行腳本異常")
finally:
self.ProcCall.Dispose()
exit()
return
3.如何把ptyhon圖像格式轉(zhuǎn)化為HImage
python中的圖像格式我使用ndarry,是不能直接作為參數(shù)傳入halcon函數(shù)的,會報(bào)錯(cuò)。需要先轉(zhuǎn)為HImage對象。
正確的轉(zhuǎn)換效果

測試用原圖,發(fā)現(xiàn) 沒加偏移量的轉(zhuǎn)換結(jié)果。

def converttoHImage(ndArray):
# 把ndArray格式的圖像轉(zhuǎn)換成HImage,這是實(shí)驗(yàn)下來最兼具速度和內(nèi)存使用的方法。
# 提取BGR各通道,注意python中ndArray的通道順序不一樣。
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]
# 將BGR通道降維成一維數(shù)組
imgBflat = imgB.flatten()
imgGflat = imgG.flatten()
imgRflat = imgR.flatten()
# 生成字節(jié)數(shù)組內(nèi)存地址,且有32個(gè)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()
# 將三個(gè)通道的內(nèi)存地址傳入
imgSnap.GenImage3("byte", ndArray.shape[1], ndArray.shape[0], intptrR, intptrG, intptrB)
return imgSnap
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
- Python調(diào)用.NET庫的方法步驟
- 如何不用安裝python就能在.NET里調(diào)用Python庫
- python調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫的基本過程詳解
- ubuntu中python調(diào)用C/C++方法之動(dòng)態(tài)鏈接庫詳解
- linux中使用boost.python調(diào)用c++動(dòng)態(tài)庫的方法
- Python在Windows和在Linux下調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫的教程
- Python調(diào)用C/C++動(dòng)態(tài)鏈接庫的方法詳解
- Python 調(diào)用VC++的動(dòng)態(tài)鏈接庫(DLL)
- Python調(diào)用.net動(dòng)態(tài)庫實(shí)現(xiàn)過程解析
相關(guān)文章
Python?第三方庫?Pandas?數(shù)據(jù)分析教程
這篇文章主要介紹了Python?第三方庫?Pandas?數(shù)據(jù)分析教程的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-09-09
Python利用pyecharts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的示例代碼
Pyecharts是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的 Python 庫,Echarts 是一個(gè)由百度開源的數(shù)據(jù)可視化工具,它提供的圖表種類豐富,交互性強(qiáng),兼容性好,非常適合用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示,本文將給大家介紹Python利用pyecharts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,需要的朋友可以參考下2024-09-09
Python實(shí)現(xiàn)的堆排序算法原理與用法實(shí)例分析
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)的堆排序算法,簡單描述了堆排序的原理,并結(jié)合實(shí)例形式分析了Python實(shí)現(xiàn)堆排序的相關(guān)操作技巧,代碼中備有較為詳細(xì)的注釋便于理解,需要的朋友可以參考下2017-11-11
Python中排序函數(shù)sorted()函數(shù)的使用實(shí)例
sorted()作為Python內(nèi)置函數(shù)之一,其功能是對序列(列表、元組、字典、集合、還包括字符串)進(jìn)行排序,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中排序函數(shù)sorted()函數(shù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-11-11
Django+Bootstrap實(shí)現(xiàn)計(jì)算器的示例代碼
本文主要介紹了Django+Bootstrap實(shí)現(xiàn)計(jì)算器的示例代碼,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-11-11
python 使用事件對象asyncio.Event來同步協(xié)程的操作
這篇文章主要介紹了python 使用事件對象asyncio.Event來同步協(xié)程的操作,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05
python圖像處理-利用一行代碼實(shí)現(xiàn)灰度圖摳圖
這篇文章主要介紹了python圖像處理-利用一行代碼實(shí)現(xiàn)灰度圖摳圖,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-05-05
python實(shí)現(xiàn)定時(shí)同步本機(jī)與北京時(shí)間的方法
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)定時(shí)同步本機(jī)與北京時(shí)間的方法,涉及Python針對時(shí)間的操作技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2015-03-03

