一、設計背景

在機器視覺系統中，算法是系統的核心。不同產品、不同項目對圖像處理的要求不盡相同，因此算法需要具備：

• 靈活拓展：方便添加新算法
• 統一調用：界面或上層邏輯不關心算法細節
• 結構清晰：便于維護與團隊協作
• 可視化調試：與 Halcon 窗口聯動，便于結果展示

為此，我們設計了一個基于 Qt 和 Halcon 的算法類架構，采用 C++ 面向對象思想，抽象出一個通用算法基類，再由各類檢測算法子類繼承，實現統一接口和結構。

工程代碼

通過網盤分享的文件：Qt 與Halcon聯合開發九：算法類設計與實現講解
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1Bwx51nXuUepDqGz2DTyHeQ?pwd=jkcf 提取碼: jkcf

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二、總體架構設計

? 設計核心：

• 抽象出一個算法基類 HalconAlgorithmBase：

  • 管理通用資源（參數、窗口）
  • 定義統一接口 Run(HObject)

• 各類檢測算法作為子類繼承：

  • 實現具體檢測邏輯（如邊緣檢測、定位檢測、字符識別等）

📦 類圖結構如下：

HalconAlgorithmBase（抽象類）↑┌───────────────┐│               │
ConcreteAlgorithm1（子類1）
ConcreteAlgorithm2（子類2）
……

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三、算法基類 HalconAlgorithmBase

3.1 職責說明

HalconAlgorithmBase 是一個抽象類，定義了算法運行框架，主要功能：

功能項	描述
參數管理	使用 std::map 存儲算法運行所需的可配置參數
窗口綁定	存儲 Halcon 顯示窗口，統一顯示結果
核心接口	提供純虛函數 Run(const HObject& input) 供子類實現

3.2 接口定義（.h）

#pragma once
#include "HalconCpp.h"
#include <string>
#include <map>class HalconAlgorithmBase {
public:using ParamMap = std::map<std::string, std::string>;HalconAlgorithmBase();virtual ~HalconAlgorithmBase();void SetParams(const ParamMap& params);               // 設置參數const ParamMap& GetParams() const;                    // 獲取參數void SetWindow(const HalconCpp::HTuple& window);      // 設置顯示窗口const HalconCpp::HTuple& GetWindow() const;           // 獲取窗口virtual void Run(const HalconCpp::HObject& inputImage) = 0; // 核心算法入口（子類實現）protected:ParamMap parameters_;HalconCpp::HTuple windowHandle_;
};

3.3 實現邏輯（.cpp）

#include "HalconAlgorithmBase.h"HalconAlgorithmBase::HalconAlgorithmBase() {}HalconAlgorithmBase::~HalconAlgorithmBase() {}void HalconAlgorithmBase::SetParams(const ParamMap& params) {parameters_ = params;
}const HalconAlgorithmBase::ParamMap& HalconAlgorithmBase::GetParams() const {return parameters_;
}void HalconAlgorithmBase::SetWindow(const HalconCpp::HTuple& window) {windowHandle_ = window;
}const HalconCpp::HTuple& HalconAlgorithmBase::GetWindow() const {return windowHandle_;
}

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四、子類結構說明（檢測類）

🎯 設計原則

每個檢測子類都繼承自 HalconAlgorithmBase，只需實現具體的檢測函數。不關心窗口、參數機制，這些都由基類統一管理。

示例（說明性代碼）

#pragma once
#include "HalconAlgorithmBase.h"// 示例子類：用于任意具體檢測任務
class ExampleDetectionAlgorithm : public HalconAlgorithmBase {
public:void Run(const HalconCpp::HObject& inputImage) override;
};

#include "ExampleDetectionAlgorithm.h"
#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;void ExampleDetectionAlgorithm::Run(const HObject& inputImage) {// 這里只是示例檢測流程（可替換為任何實際檢測邏輯）std::cout << "----- Algorithm Parameters -----" << std::endl;for (const auto& [key, value] : parameters_) {std::cout << key << " = " << value << std::endl;}std::cout << "--------------------------------" << std::endl;HalconCpp::HTuple hv_width,hv_height;HalconCpp::GetImageSize(inputImage,&hv_width,&hv_height);qDebug()<<hv_width.ToString().Text()<<hv_height.ToString().Text();}

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五、與 Qt 的結合方式

### 📌 設置算法參數并運行```cpp
#include "exampledetectionalgorithm.h"
#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main() {HObject image;ReadImage(&image, "1.bmp");auto algorithm = new ExampleDetectionAlgorithm();HalconAlgorithmBase::ParamMap params;params["threshold"] = "128";  // 示例參數algorithm->SetParams(params);algorithm->Run(image);  // image 為 Halcon 的 HObject 輸入圖像return 0;
}

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六、設計優點總結

特性	優勢說明
🎯 高復用性	同一套界面可調用多個算法
🧩 解耦清晰	算法邏輯與界面、參數解耦
📦 易于維護	新算法實現不影響其他代碼
🔍 調試方便	可在 Halcon 窗口顯示中間過程
🚀 快速迭代	支持參數動態配置、熱更新

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