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`pip install pythonnet`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,ref String[] 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
import clr # 导入pythonnet import sys import System # 导入.NET系统库 from System import String, 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") from HalconDotNet import * 定义使用HDevEngine来调用halcon脚本是最方便的在python中。 class HdevEnginePy: # 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 def get_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 return procedure_name def load_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 def excute_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。
def converttoHImage(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) return imgSnap
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猪先飞。
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