在研究機器視覺算法之前，我們需要先了解機器視覺應(yīng)用中涉及的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Halcon數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要有圖像參數(shù)和控制參數(shù)兩類參數(shù)。圖像參數(shù)包括：image、region、XLD，控制參數(shù)包括：string、integer、real、handle、tuple數(shù)組等。

1.Image(圖像)

Image指在從文件或者相機等讀取到內(nèi)存之后，所得到的HALCON圖像，其包括圖像的顏色空間、長寬、通道、灰度等信息。根據(jù)每個像素信息不同，通常將圖像分為二值圖像、灰度圖像、RGB圖像。

圖像的主要部分是channels通道，即包含各種像素類型的灰度值矩陣，圖像內(nèi)像素點的值用幾個灰度值描述，那么圖像就是幾通道。比如灰色圖像，每個像素的灰度值為0~255，圖像有一個通道；而RGB的每個像素擁有R(Red，紅色)、G(Green, 綠色)、B(Blue, 藍色)3個通道，各自的取值范圍都是0~255。

值得注意的是，在一般的圖像處理中，灰度圖像已經(jīng)可以滿足要求，因此為了節(jié)約計算量并加快速度，通常會將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像進行處理。

2. Region(區(qū)域)

Region指圖像中的一塊包含某些特性的區(qū)域，這個特定的區(qū)域也稱為圖像的定義域或感興趣區(qū)域(ROI)，它是一幅圖像中一個任意的像素子集，也是離散平面的一個任意子集。

Region的作用:

對象分割(blob分析)

用作圖片域(Domain)，只處理域內(nèi)像素，可縮短運算時間

尋找特征

3. XLD(亞像素輪廓)

XLD(eXtended Line Descriptions)稱為亞像素精度輪廓，指圖像中某一塊區(qū)域的輪廓，即一組有序的二維點集，二維點順序用來說明彼此相連的關(guān)系。輪廓是用浮點數(shù)表示XLD各點的行、列坐標。

圖像中Image和區(qū)域Region這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是像素精度的，點與點之間的最小距離就是一個像素的寬度。在實際工業(yè)應(yīng)用中，可能需要比圖像像素分辨率更高的精度，這時就需要提取亞像素精度數(shù)據(jù)，亞像素精度數(shù)據(jù)可以通過亞像素閥值分割或者亞像素邊緣提取來獲得。

4. Handle(句柄)

Handle句柄是一個標識符，是用來標識對象或者項目的。它就像我們的車牌號一樣，每一輛注冊過的車都會有一個確定的號碼，不同的車號碼各不相同，但也有可能在不同的時期出現(xiàn)兩輛號碼相同的車，只不過它們不會同時處于使用之中而已。

在程序設(shè)計中，句柄是一種特殊的智能指針，當(dāng)一個應(yīng)用程序要引用其他系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng))所管理的內(nèi)存塊或?qū)ο髸r，就要使用句柄。從數(shù)據(jù)類型上來看，它只是一個32位(或64位)的無符號整數(shù)。

5. Tuple(數(shù)組)

Tuple可以理解為C/C++語言中的數(shù)組，數(shù)組是編程語言中常見的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可用于存儲多個數(shù)據(jù)，每個數(shù)組元素存放一個數(shù)據(jù)，通常可通過數(shù)組元素的索引來訪問數(shù)組元素。C/C++語言中的數(shù)組操作大都可以在Tuple中找到對應(yīng)的操作。