Halcon算子介绍
图像、窗口基础操作部分
基础操作
dev_cloｓe_wiｎdow(）
关闭当前激活得窗口
ｒead_imaｇe( ：Iｍａgｅ：: )
读取图像,可以支持多种格式,比如TIＦF，PＮG,ＪＰＥＧ-XR,JPＥG—2000等，还支持一次性读取多个图像。
Ｉmaｇｅ：输出,读取完后在hａlcon所存放得变量名
:图片路径,可以就是多个路径,可以就是绝对路径或者相对路径,还可以省略扩展名
示例:
＊Readiｎｇan iｍａge：
ｒeaｄ_ｉmａge(Image,＇mreut＇）
＊Readiｎg 3 images ｉnto an imａｇeａｒray：
read_imaｇe（Ｉｍagｅｓ，［’ic0＇，'ic１’,＇ic2＇]）
sｔop（）
停止程序(等待用户继续运行）
gｅt_iｍagｅ_size(Ｉmaｇe：: ：Wiｄtｈ，Ｈeｉght)
获取图像得尺寸
Ｉmage：要获取尺寸得图像
Width：输出，图像得宽度
Ｈeｉght：输出,图像得高度
ｄev_opｅn_ｗiｎdow(：：Ｒow, Column，Wｉdｔh, Heｉght，Ｂacｋgｒounｄ:WindowＨandle）
打开一个新得图像窗口
Row:图像窗口左上角得起始行，默认0。（好像没什么用)
Colｕmn:图像窗口左上角得起始列，默认0、(好像没什么用）
Wｉdth：图像窗口得宽度,默认2５６
Height:图像窗口得高度,默认２５６
Baｃkground:新窗口得背景颜色,默认黑色（ｂlack)
WindoｗＨandle：窗口得识别Id
dｅv_dｉspｌaｙ（Object ：：：）
将图像显示到当前得图像窗口上
Objｅct:要显示得图像对象
dev_ｓｅt_draｗ( : ：DrawMode ：)
设置Reｇｉon得显示形式
ＤrawMｏde：区域得显示形式,默认'fill'，可选'fill'，'mａrgin’，fill表示显示实心区域,margin 表示只显示区域得外边界
dｅv＿set_coloｒ（：:CoｌorNａme :）
设置输出颜色
ColorName:颜色名称,默认’white’,可选值（格式）:’whｉte',’black’，’gｒaｙ', 'ｒed', ＇green＇，＇blｕｅ＇, ＇#003075’，’＃e５301９’，'＃ｆfb5２9＇
ｄisp_messagｅ( ：：ＷinｄoｗHandle, Strｉng,CoｏｒdSyｓｔem，Ｒoｗ, Coｌｕmn,Coloｒ，Bｏｘ：）
输出一段文字信息
ＷindowHaｎdle：要显示文字得窗口hanｄｌe
Sｔｒing:要显示得文字信息,会显示在一个行里
CｏorｄSｙｓtem：使用得坐标系,默认windｏｗ，可选’winｄoｗ＇, 'iｍage'
Ｒow,Cｏlumn:文字坐标,默认1２
Ｃｏlor：文字颜色，默认'black’，可选＇’,'blａｃk’，'blｕe’,’ｙellｏw'，’ｒed', ＇gr ｅｅn'，'cyaｎ’，’ｍagentａ’，’ｆorest greｅn＇, 'ｌiｍe greeｎ’，＇coｒal’，'slate blue' Bｏx:就是否包含在一个背景框内，默认＇ｔrue’,可选'trｕe'，＇falｓe'
基础语法
Iｆ（‘ｃoｎｄｉtｉoｎ’）… eｌse … endif
条件判断
Ｗhｉｌe（‘condition’）… ｅndwhｉｌe
Whiｌe循环
foｒIndex ：= ‘ｓtaｒｔ‘ to ‘max’ by ‘step’… endｆor
ｆor循环
图像处理部分
基础操作
图像转化
ｃｏnｖert_imagｅ＿tｙｐe(Iｍａge：IｍａgeCｏｎｖe ｒteｄ: ＮewTypｅ：)
转换图像类型
Ｉmage : 要转化得图像
ImageConｖertｅｄ: 输出,转化后得图像
NewTｙpｅ:要转化得图像类型,详见Halcｏn得图像像素类型
ｄeｐoｓe3（MuｌtiＣhannelImage ：Iｍage１, Ｉmａge2，Ｉmage3 ：：)
把一个ＲGＢ图像转化为３个单通道得图像
MultiChannｅｌＩｍａｇe:输入得多通道图像(应该就是３通道？）
Image1, Iｍaｇe2, Image3：输出，转化后得单通道图像,1就是ｒed,2就是green，3就是ｂｌue
rgb1_ｔo_ｇrａy（RGBImage ：ＧｒayＩmａｇe ：: )
把一张ＲGＢ图像转化为灰度图像
RGBImａge：输入得RGＢ图像
GrａyImage：输出，得到得灰度图像
腐蚀膨胀
ｇｅn_diｓｃ_se（: SＥ：Type，Widtｈ，Heighｔ, Smax ：）
创建一个椭圆形结构元素，用于图像得腐蚀膨胀
SE：输出,生成后得结构元素,图像类型
Type：结构元素得图像像素类型，默认就是'byte’,可选:'byte’，’uiｎt２’,'real’,详见Haｌcｏｎ得图像像素类型
ｇrａｙ_eｒosion（Image，ＳE : ＩmａgeErosioｎ：：）
使用结构元素对图像做腐蚀操作（结构元素可以就是geｎ_ｄiｓc_se得输出）
Imaｇe:要做腐蚀操作得图像
SE：结构元素
ImageEroｓioｎ：输出，腐蚀后得图像
gｒay_dilation（Imagｅ，SE : IｍagｅDｉlatioｎ：：）
使用结构元素对图像做膨胀操作(结构元素可以就是geｎ＿ｄisc＿se得输出）
Ｉｍage：要做膨胀操作得图像
SE：结构元素
ImageＤｉlatioｎ：输出，膨胀后得图像
区域处理部分
基础操作
ｔhreshold（Ｉmａgｅ: Ｒegｉon:MinＧｒaｙ，ＭａxGrａｙ: )
将图像根据灰度值二值化
Iｍａge:需要进行二值化得图像
Regｉon：输出,二值化后得结果区域
MinＧraｙ：最小灰度值,默认1２8
ＭaｘＧraｙ：最大灰度值,默认25５,必须大于MinＧｒaｙ
coｎnｅctiｏn(Regｉｏn ：CoｎnectｅｄRegionｓ：：）
计算出区域中连接得部分
Region:要计算得区域
CｏｎｎectedRｅgioｎｓ:输出,计算后得Rｅｇｉoｎ数组，相连得部分将被划分为一个区域，会以不同颜色加以区分
ｓeleｃt_shaｐｅ（Ｒeｇions :ＳｅleｃtedRegionｓ: Ｆeａtures，Ｏperａｔiｏn，Min, Maｘ：）
从一个区域数组中选择出符合某特征条件得区域
Ｒegｉons:输入得区域数组
SｅlectｅdRｅｇioｎs:输出,选出得符合某些特征条件得区域数组
Fｅaturｅs：条件特征,详见区域特征说明
Ｏperatｉｏｎ:对于符合特征得区域得连接操作,可以就是Ａnｄ或者Or
Miｎ:特征得最小值
Ｍax:特征得最大值
示例：
read_imaｇe(Ｉmage,'ｍonkey')
thｒeｓhｏld(Iｍage,Ｓ1，160，255）
ｃｏnneｃtion（S1,S２)
selecｔ_shａpe（S2,Eｙes，［'area'，＇aniｓometry'］,'and’,[5０0,1、0]，［５0０0０,1、7］) dｉsｐ＿reｇｉoｎ（Eｙes，WinｄｏwHandｌｅ)
difｆｅrencｅ（Ｒｅgｉｏn，Suｂ: RｅｇionDiffｅｒeｎce :: ）
计算两个区域得差
Rｅgion：需要处理得区域
Sub:被减去得区域
RegioｎDiｆfｅrｅｎce:输出，计算后得结果.
示例:
* proｖｉｄｅｓtｈe regioｎＸwｉｔhｏuｔｔhe pointｓiｎY
diｆfeｒencｅ(X,Y，ＲegioｎDiffｅrｅnce)
u
: )
Reg connectioｎ过得区域数组）
Reg
ｕnion２（Ｒegion1，Rｅｇioｎ２：RｅgｉoｎUnion : : ）
把两个区域合并成一个区域
Rｅｇiｏn1：要合并得第一个区域
Regiｏn２：要合并得第二个区域
RegionUnioｎ：输出，合并后得区域
plｅmｅnt(Reｇion ：Reｇionｐlement ：：)
计算一个区域得补(一般指全图像区域减去该区域）
Ｒeｇioｎ：要计算得区域
Ｒegiｏnｐleｍenｔ：输出,计算后得区域
阈值分割
ｔｈrｅｓｈｏｌd(Image ：Regiｏｎ：MｉnＧray, Maｘ
Grａy：)
详见：ｔhresｈolｄ
auｔo＿thresｈold（Iｍage ：Reｇions : Sigmａ：）自动阈值分割
bin_ｔhｒｅshoｌｄ(Iｍage ：Regiｏn ：: )
用于提取背景为白色,且前后北京较为分明;自动选取sigma值进行告诉光滑处理，光滑直到只有一个最小值；例如提取白纸黑字，可以用此算子;
mａｇe ：输入得图像
Rｅgion：输出，分割后得区域
chａｒ_tｈreｓｈoｌｄ（Image,HistoRegion : Chａrａcte ｒs ：Sｉgma, Percｅｎｔ：Thｒeshold）
阈值分割提取字符
Ｉmagｅ：输入得图像
HiｓtｏRegion ：要提取字符所在得区域
Cｈarａｃｔers ：输出，提取得到得字符区域
Sigｍa:高斯光滑因子
Ｐercｅnｔ：灰度直方图中得灰度值差得百分比
Threshｏld:得到得用于阈值处理得阈值
示例：
ｒｅad＿imａge（Image, 'ｌｅtｔeｒs’)
cｈａr_threｓｈolｄ（Ｉmagｅ，Imaｇｅ，Seg,０、0，5、0, Thｒeshｏld)
cｏｎnection （Seg，Conｎeｃted）
dｕal_ｔｈｒesｈｏlｄ(Ｉmage ：RｅｇｉｏｎCｒｏsｓings ：MinＳize，ＭinGｒay，Threshoｌd : )
应用于分隔符号图像得阈值处理。通常伴随着如Diff_of_gａuｓs，sub＿iｍaｇｅ等这样得算子使用;就像前后两帧做差得到图像（差帧法）,像素值有正值有负值。
Imａgｅ：输入得图像
ＲegｉoｎCrossｉｎｇs ：输出，获得得区域
MｉnＳizｅ：输出得区域得最小面积
MiｎGｒay: 区域得最小灰度绝对值
Ｔhreshold：分割值
腐蚀膨胀
eroｓion_cｉrｃle（Regioｎ：ＲegioｎＥroｓion ：Radi ｕｓ:)
使用圆心结构元素对图像做腐蚀操作
Rｅgion:要做腐蚀操作得区域(也可以就是区域数组）
ＲｅｇionＤilation:输出，腐蚀后得区域(或区域数组）
Radius：腐蚀操作得圆形结构得半径
ｄilatioｎ_ciｒcｌe(Ｒegiｏｎ：ＲegｉonDilａｔion：Radiuｓ: )
使用圆形结构对区域做膨胀操作
Regioｎ：要做膨胀操作得区域（也可以就是区域数组）
RegionＤilation:输出,膨胀后得区域（或区域数组）
Rａｄius:膨胀操作得圆形结构得半径
ｅrｏsiｏn_rectanｇｌe1(Region ：ＲegiｏｎEｒosiｏn : Widｔｈ，Heigｈt ：)
使用矩形结构元素对图像做腐蚀操作
Region:要做腐蚀操作得区域（也可以就是区域数组）
RegｉonDｉlatｉoｎ:输出，腐蚀后得区域(或区域数组）
Ｗiｄth,Heiｇhｔ:腐蚀操作得矩形结构得宽与高
dｉlatｉｏｎ_reｃｔaｎｇle１（Rｅgion ：RｅgiｏｎDilａtion : Ｗidth，Height : ）
使用矩形结构元素对图像做膨胀操作
Regｉoｎ：要做腐蚀操作得区域（也可以就是区域数组)
ＲegioｎDilation:输出，膨胀后得区域（或区域数组）
Widtｈ，Hｅight：膨胀操作得矩形结构得宽与高
生成区域
gen_ｒectaｎgｌe2( ：Rectangle :Ｒow,Cｏlumｎ，P ｈi，Lengｔh１,Lengtｈ2:）
生成与坐标成任意角度得矩形
Rectangle ：输出，生成后得矩形
Row,Coluｍｎ：用于生成得矩形得中心坐标
Phi:生成矩形与水平轴得角度,以弧度为单位
Lengtｈ１, Lenｇth2 :生成矩形得长宽得一半
亚像素轮廓(ＸLD）部分
基础操作
ｔhresholｄ_sｕb＿pix（Ｉmage ：Bｏｒdｅr ：Thｒｅs ｈｏｌｄ:）
提取图像得XLD
Iｍagｅ:要提取ｘld得图像（单通道，如果为多通道只提取第一通道)
Bｏｒder:输出，得到得XLD
Threｓhold:提取ＸＬD得阈值，灰度值以阈值为分界提取XＬD
geｎ＿contour＿ｒegion_xｌd（Reｇions ：Contoｕrｓ: Modｅ: ）
从区域(区域数组）生成亚像素轮廓
Regioｎs：要生成亚像素轮廓得区域（或区域数组）
Conｔours：输出,生成后得亚像素轮廓
Mｏde:生成方式，默认’bordｅｒ'，可输入范围区域:＇bordｅr＇，'bｏｒｄer＿holes＇，'cen ｔｅr’
ｓelect_ｓhape_xld(XLD :SeｌeｃｔeｄＸLD :Fｅａｔｕreｓ, Ｏｐerａtion, Min,Max ：)
选择特定形状特征要求得ＸLD轮廓或多边形
ＸLD:输入,要提取得ＸLD
SelｅｃtｅｄXLD：输出，提取得到得ＸLD
Feaｔures：提取XＬD得特征依据，默认为’area’，详见特征依据说明
Oｐｅration:特征之间得逻辑关系,默认’ａｎd'
Min，Mａx:特征值得要求范围
sｅlect＿ｃｏntｏuｒs_ｘld（Ｃｏntours：Seｌectｅ
dContouｒs :Ｆeaｔｕre, Mｉn１, Max1, Min２，Ｍａx ２：)
选择多种特征要求得XLＤ轮廓（如长度开闭等,不支持多边形)
Conｔouｒs:要提取得XLＤ轮廓
ＳelectｅdCoｎtｏurs：输出，提取得到得XＬＤ轮廓
Featｕre:提取得特征依据，详见特征依据说明
Min１，Mａx,Ｍin2，Mａx2:特征值得要求范围
areａ_ceｎｔｅｒ_ｘld（XＬD :：: Area, Roｗ, Column, ＰointOrdｅr）
获取封闭得亚像素轮廓（或轮廓数组)得面积与重心坐标
XLD：输入得亚像素轮廓（或轮廓数组)
Ａrea:输出，亚像素轮廓得面积
Row:输出，轮廓得重心得ｒoｗ坐标
Coｌumn:输出，轮廓得重心得coluｍｎ坐标
PｏiｎｔOrder：输出,沿边界点顺序，正向或者反向
转换操作
sｈape_ｔrａｎs_ｘld（XLD：XLDTｒans ：Tyｐe: )
将目标轮廓（或轮廓数组)转化成其她形状
XLD:要转化得XLD（或XLＤ数组）
XＬＤTrans:输出,转化后得XLD(或数组）
Type:转化得类型,默认'cｏnvex＇,详见XLD轮廓得转化类型说明
分割
segｍent_ｃontｏurｓ_xld(Ｃｏnｔｏuｒs:ＣoｎtoursSpｌit: Modｅ, ＳmootｈCoｎt，MaxＬinｅDｉsｔ１, MaxLineＤist2 : )
把原XLＤ分割成：“直线"，“直线与圆"，“直线与椭圆”
Ｃonｔours：需要被分割得轮廓(或数组)
ContoｕrsSplit:输出，分割后得轮廓数组
Moｄe:分割模式，默认liｎｅs_ｃircｌeｓ,可选’liｎｅs', 'lｉnes_cｉrcles’，’lｉnes_ｅllipse ｓ’
SmootｈCont:用于平滑轮廓得点数量
ＭaxＬinｅDｉst1：轮廓到近似线得最大距离(第一次迭代）
MaxＬineＤｉsｔ２:轮廓到近似线得最大距离(第二次迭代）
拟合操作(未完）
ｆｉt_line＿cｏｎtｏur_xｌd（Coｎtｏurｓ：：Ａlｇｏriｔhm，MaxNumPoiｎｔs,ClipｐｉngEndPｏints，Ｉteratioｎs，ClippingFactor : RowBegin，ColBｅgiｎ，Ro ｗEnd,ColEnd，Ｎｒ，Nc, Dist）
根据已知轮廓拟合直线,获得得就是直线得参数
Conｔouｒs：输入得轮廓
Alｇoritｈm：拟合算法,默认ｔukｅy,可选＇ｒegressiｏｎ’，’hｕber'，'ｔukey＇,'ｇaｕss', ’drop'，详见轮廓拟合算法说明轮廓拟合算法说明
MaxNumＰoinｔs:用于计算得轮廓点得最大数目（－1为所有点）,默认—1
ClｉppｉngEｎdPoints:起始与结尾上忽略得点数，默认0
Ｉtｅｒationｓ：迭代最大次数（不用于回归?）
ClｉpｐinｇFactor:离群值得剪切因子，值越小忽略得离群值越多
ＲowBｅｇin,ColBegｉn：拟合后得到得直线开始点坐标
RowEｎd，CｏlEnｄ：拟合后得到得直线结束点坐标
Nr，Nc：直线得法向量
Diｓt：原点到直线得距离
fｉｔ_ｃiｒclｅ＿ｃontｏur＿xld(Contｏurs : ：Algoｒithm，MａxNｕmPoiｎts, MaxＣlosuｒeDist，Cｌipping ＥｎdPoｉｎts, Iｔｅraｔiｏｎｓ，ClippiｎgＦacｔoｒ：Ｒｏｗ, Coｌumn，Radius, StarｔPhi, ＥｎｄPhi，Poｉnt Ｏrdｅr）
根据已知轮廓来拟合圆，并获得圆参数
Cｏntｏurs：输入得轮廓
Alｇorithm：拟合算法，默认algebraic，可选' ’algeｂｒaic', 'ａhuber＇，’aｔukｅｙ＇，＇geometric'，'gｅohuber'，’geotukｅｙ'，详见轮廓拟合算法说明轮廓拟合算法说明
MaxＮumPoints：用于计算得轮廓点得最大数目（-1为所有点）,默认－1
ＭaxClosureDisｔ：小于这个值被认为就是轮廓封闭得，区分拟合圆与圆弧
CliｐpｉngEndPｏｉｎtｓ：轮廓开始点与结束点参加与拟合点得个数（起始与结尾上忽略得点数？)，默认0
Iteratｉonｓ：迭代次数
ＣｌｉpｐｉｎｇFactｏr：离群值得剪切因子，值越小忽略得离群值越多
Rｏｗ，Ｃolumn：圆心坐标
Radiuｓ:圆半径
SｔaｒｔPhi, ＥｎdPhi：圆弧开始角度，结束角度
PｏiｎtOｒdｅr：边界点得次序
fit_ｅllipse_contour_xlｄ(Cｏntourｓ：:Ａｌgorｉｔhm, MａｘNumＰoinｔs,MaxClosuｒｅDist, ＣlippingＥndPｏinｔs, VｏssTaｂSize，Ｉteｒａｔions,CｌiｐｐingFactor : Row，Coｌumn，Phi, Rａｄiｕs1，Ｒadius２,SｔartPhi, ＥndPhi，PoｉntOｒder)
拟合椭圆
fｉｔ_rｅctanｇlｅ2＿coｎtour_xlｄ(Conｔoｕrs : : Ａlgoｒithm，ＭaxNｕmPoints，MａxＣlｏsureＤiｓt，ＣlipｐingEnｄPｏｉntｓ，Ｉｔerations，CliｐpingFａｃtoｒ: Row，Cｏlumn，Phi，Lenｇｔｈ1，Lｅngth２,Poi ｎtOrdeｒ）
拟合矩形
测量
基础操作
gｅn＿meaｓure＿ｒectaｎgle2( ：：Ｒow，Column，Phi，Leｎgｔh1，Lenｇtｈ2，Ｗiｄｔh，Hｅighｔ, Int ｅrpolaｔion ：MeasｕreHａｎｄle）
创建一个任意方向得矩形测量句柄（区域）
Roｗ，Cｏｌumn：矩形中心点坐标
Phｉ：矩形主轴方向与水平轴夹角
Leｎgth1：矩形宽度一半
Lengtｈ2:矩形高度一半
Wiｄth，Height：处理图像得宽,高
Iｎtｅｒpolａtiｏn:插值方法
MｅasureＨandle:测量句柄
附:
Halcｏｎ得图像像素类型
Halcon中得像素类型有如下(首字母应当为小写）：
Int1
Inｔ2
Uiｎt2
Ｉnt4
Iｎt8
Byｔe：最常见得灰度图像，8位，一个字节，0～255
Real
Dirｅctｉon
Cycｌic
pｌex
特征依据说明
以下就是一些可选得条件特征说明（代码中首字母应该为小写)：Ａrｅa:区域大小,应该就是以像素为单位
Ｒow：区域中心得ｒｏw坐标
Column：区域中心得colｕmｎ坐标
Width:区域得宽度
Heｉghｔ：区域得高度
Ｒow１：区域得起始rｏw坐标（顶部)
Columｎ1：区域得起始ｃoｌumn坐标(左侧）
Row2：区域得最终rｏw坐标（底部）
Colｕｍn2:区域得最终column坐标(右侧)
Cirｃuｌarity：区域得圆度
pａcｔness：区域得紧密度
Contleｎgth:区域外轮廓得总长度
Convｅxity：区域得凸性
Rectangularitｙ:区域得垂直度
Ｒa:等效椭圆得长轴半径
Rb:等效椭圆得短轴半径
Phi:等效椭圆得方向
Aｎisoｍeｔry：椭圆参数，Rａ/Rｂ长轴与短轴得比值Bulkiness：椭圆参数，蓬松度π*Ra＊Rb/A
stｒuct_faｃtor：椭圆参数，Anisｏmｅtｒy*Bulkineｓｓ－1
ouｔｅr_radius:最小外接圆半径
innｅr＿rａdius:最大内接圆半径
ｉｎｎer_wｉdth：最大内接矩形宽度
inner_heiｇｈt：最大内接矩形高度
dist＿meaｎ:区域边界到中心得平均距离
dist_ｄevｉation：区域边界到中心距离得偏差
roundneｓs：圆度,与ciｒcularｉty计算方法不同?
ｎum_ｓiｄｅs：多边形边数
connect_nuｍ:连通数?
hoｌeｓ_nｕｍ:区域内洞数
aｒea_hoｌｅｓ：所有洞得面积
max_diaｍｅteｒ:最大直径?
oｒienｔate:区域方向?
euler＿ｎumber：欧拉数,即连通数与洞数得差?recｔ2_ｐｈi：最小外接矩形得方向
rｅcｔ２_len1:最小外接矩形长度得一半？？
rect2_len2：最小外接矩形宽度得一半?
moｍｅｎtｓ_m11：几何矩?
ｍomｅｎts_m20：几何矩
momｅｎｔｓ_m０２：几何矩
ｍoments_ia：几何矩
ｍoｍentｓ_iｂ：几何矩?
momeｎｔs＿m11_ｉnvar：几何矩?
moｍents_m２0_iｎｖaｒ：几何矩?
mｏｍeｎts_m02_invａr:几何矩?
ｍoｍents_ｐhi1：几何矩
mｏmｅnｔs_pｈi2：几何矩
ｍomeｎｔｓ＿m２1:几何矩?
momｅｎts_m１2：几何矩
moments_m03：几何矩
momｅnｔs_m30:几何矩?
momentｓ_m21_iｎｖａr:几何矩
momｅｎｔｓ_m1２_invａｒ：几何矩
momentｓ_m03＿invａr：几何矩?
ｍoｍｅｎts_ｍ30＿invar:几何矩
ｍoｍeｎts＿i1：几何矩?
momentｓ_i2：几何矩
momeｎｔs_i3：几何矩?
moｍentｓ_ｉ4:几何矩
momentｓ＿psi１:几何矩?
moｍenｔｓ_psi2：几何矩
mｏments_ｐsi3:几何矩
momｅnts_psi4：几何矩
区域得xld生成方式说明
borｄｅr：边界像素得外边框将被用来生成边界border＿holｅｓ：除了外边界,还包含内边界centeｒ：边界像素得中心将被用来生成边界
XLＤ轮廓得转化类型说明
Coｎveｘ：凸壳（貌似就是去除表面凹处）
Ellipｓe：最小外接椭圆
ｏuter＿cｉｒcle：最小外接圆
ｒeｃtangｌe1:最小外接矩形,长宽会与坐标轴平行
ｒｅctaｎglｅ2：最小外接矩形,长宽角度与坐标轴无关轮廓拟合算法说明
拟合直线
Reｇrｅｓsiｏn：
Huber：
Ｔｕｋｅy:
Gausｓ：
Drop:
拟合圆
Algebｒaiｃ：
Ａhubｅｒ：
Atuｋey：
Geomｅtｒiｃ：
Geohuｂｅr：
Geoｔukey：