寻找特征步步逼近
选中一块区域，查看这个区域的特征：
比如可以查看这个区域的面积：
再配合面积选择的算子：
select_shape (SelectedRegions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 7500, 99999)完美~~~
select_shape (SelectedRegions, SelectedRegions1, 'outer_radius', 'and', 30, 40)
‘outer_radius’ 表示使用外接圆半径进行查找，这个是一个很好用的选项！
最常用，最直接的算子：对图形按灰度值进行分割！
（Region区域，图像的一个子集。）
threshold (Image, Region, 128, 255) *筛选出灰度值在128~255之间的区域为了快速的选择合适的灰度，我们通常会用到一个工具：灰度直方图，是对像素的一个灰度统计：
halcon提供这样的工具：
图中红色区域就代表被当前灰度范围选中的部分。
将Region进行打散以便选择过滤
connection (Region, ConnectedRegions)
被打散的版块通过彩色显示~~~
有打散就有联合：union1
union1 (ConnectedRegions, RegionUnion)
将打散的块，联合成一个整体。
通过够不够方（通过更换参数，也可以选择够不够圆），将目标显示出来：
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'rectangularity', 'and', 0.9, 1)筛选出够方的区域：
填补没有选择到的洞
fill_up(SelectedRegions1, RegionFillUp)
通过区域将图像抠出来，俗称抠图
reduce_domain (Image, RegionFillUp, ImageReduced)
通过参数列表也能看到，第二个参数位区域，输出的参数图片。该图片以外的区域都将变成无效区域。
通过这个算子，可以清晰的认识到区域（Region）和图片（image）区别！
Region：（符合一定条件的）二值化区域。
体会一下 image-》Region-》image 的过程。
显示边框还是填充由你决定
右键图片-》更新窗口-》在单步模式-》清空并显示：
作用是每次单步清除上一次的结果，显示当前作用效果，可以看着自己的选择一点点在靠近目标。
改变形状
shape_trans
, 可将图形改变为圆形（外接圆，内接圆），方形，还有“凸性” ‘convex’。
凸性，就是将凸出的最高点连接起来了：
