23. query_shape查询区域显示模式。 24. set_color设置输出颜色。 25. set_colored设置多输出颜色。
26. set_comprise定义图像矩阵输出剪辑。 27. set_draw定义区域填充模式。 28. set_fix设置固定的查询表。
29. set_gray定义区域输出的灰度值。 30. set_hsi定义输出颜色（HSI编码）。 31. set_icon区域输出的图标定义。 32. set_insert定义图像输出功能。
33. set_line_approx定义输出显示的近似误差。 34. set_line_style定义一个轮廓输出模式。 35. set_line_width定义区域轮廓输出的线宽。 36. set_paint定义灰度值输出模式。 37. set_part修正显示图像部分。
38. set_part_style为灰度值输出定义一个插值方法。 39. set_pixel定义一个颜色查询表索引。 40. set_rgb通过RGB值设置颜色定义。 41. set_shape定义区域输出轮廓。 6.7 Text
1. get_font获取现在字体。
2. get_string_extents获取一个字符串的空间大小。 3. get_tposition获取光标位置。
4. get_tshape获取文本光标的形状。
5. new_line设置下一行的开始文本光标的位置。 6. query_font查询可得到的字体。
7. query_tshape查询文本光标的所有可得到的形状。 8. read_char从一个文本窗口读取一个字符。 9. read_string从一个文本窗口读取一个字符串。 10. set_font设置文本输出的字体。 11. set_tposition设置文本光标的位置。 12. set_tshape设置文本光标的形状。 13. write_string在一个窗口中打印文本。 6.8 Window
1. clear_rectangle在输出窗口中删除一个矩形。 2. clear_window删除一个输出窗口。 3. close_window关闭一个输出窗口。
4. copy_rectangle在输出窗口间复制矩形内所有像素。 5. dump_window把窗口内容写入一个文件。
6. dump_window_image在一个图像目标中写窗口内容。 7. get_os_window_handle获取操作系统图像处理。 8. get_window_attr获取窗口特征。
9. get_window_extents一个窗口大小和位置的信息。 10. get_window_pointer3一个窗口像素数据的通道。
11. get_window_type获取窗口类型。
12. move_rectangle在一个输出窗口内部复制。
13. new_extern_window在Windows_NT下创建一个虚拟图形窗口。 14. open_textwindow打开一个文本窗口。 15. open_window打开一个图形窗口。
16. query_window_type查询所有可得到的窗口类型。 17. set_window_attr设置窗口特征。
18. set_window_dc设置一个虚拟图形窗口（Windows_NT）的设计背景。 19. set_window_extents修正一个窗口的位置和大小。 20. set_window_type指定一个窗口类型。 21. slide_image两个窗口缓冲区的交互输出。
HALCON 算子函数（七） Image
7.1 Access
1. get_grayval获取一个图像目标的灰度值。 2. get_image_pointer1获取一个通道的指针。
3. get_image_pointer1_rect获取图像数据指针和输入图像区域内最小矩形内部的图像数据。 4. get_image_pointer3获取一个彩色图像的指针。 5. get_image_time查找图像被创建的时间。 7.2 Acquisition
1. close_all_framegrabbers关闭所有图像获取设备。 2. close_framegrabber关闭指定的图像获取设备。 3. get_framegrabber_lut查找图像获取设备的查询表。
4. get_framegrabber_param查找一个图像获取设备的指定参数。 5. grab_data从指定的图像获取设备获取图像和预处理图像数据。
6. grab_data_async从指定的图像获取设备获取图像和预处理图像数据并且开始下 一个异步获取。
7. grab_image从指定的图像获取设备获取一个图像。
8. grab_image_async从指定的图像获取设备获取一个图像并且开始下一个异步获取。 9. grab_image_start从指定的图像获取设备开始下一个异步获取。 10. info_framegrabber从指定的图像获取设备查找信息。 11. open_framegrabber打开并配置一个图像获取设备。 12. set_framegrabber_lut设置图像获取设备查询表。
13. set_framegrabber_param设置一个图像获取设备的指定参数。 7.3 Channel
1. access_channel获取一个多通道图像的一个通道。 2. append_channel把附加模型（通道）添加到图像上。
3. channels_to_image把单通道图像转变为一个多通道图像。 4. compose2把两个图像转变为一个两通道图像。 5. compose3把三个图像转变为一个三通道图像。 6. compose4把四个图像转变为一个四通道图像。 7. compose5把五个图像转变为一个五通道图像。 8. compose6把六个图像转变为一个六通道图像。
9. compose7把七个图像转变为一个七通道图像。 10. count_channels计算图像的通道。
11. decompose2把一个两通道图像转变为两个图像。 12. decompose3把一个三通道图像转变为三个图像。 13. decompose4把一个四通道图像转变为四个图像。 14. decompose5把一个五通道图像转变为五个图像。 15. decompose6把一个六通道图像转变为六个图像。 16. decompose7把一个七通道图像转变为七个图像。
17. image_to_channels把一个多通道图像转变为一个通道图像。 7.4 Creation
1. copy_image复制一个图像并为它分配新内存。 2. gen_image1从像素的一个指针创建一个图像。
3. gen_image1_extern从带存储管理的像素的一个指针创建一个图像。
4. gen_image1_rect从像素（带存储管理）的指针创建一个矩形区域的图像。 5. gen_image3从像素（红、绿、蓝）的三个指针创建一个图像。 6. gen_image_const创建一个固定灰度值的图像。 7. gen_image_gray_ramp创建一个灰度值阶梯。
8. gen_image_interleaved从交叉像素的一个指针创建一个三通道图像。 9. gen_image_proto创建一个指定的固定灰度值的图像。
10. gen_image_surface_first_order创建一阶多项式的一个弯曲灰度表面。 11. gen_image_surface_second_order创建二阶多项式的一个弯曲灰度表面。 12. region_to_bin把一个区域转变为一个二进制字节图像。 13. region_to_label把区域转变为一个标签图像。 14. region_to_mean用它们的平均灰度值绘制区域。 7.5 Domain
1. add_channels把两个灰度值添加到区域中。 2. change_domain改变一个图像的定义区间。 3. full_domain把一个图像的区域扩大到最大值。 4. get_domain获取一个图像的区域。
5. rectangle1_domain把一个图像的区域缩小到一个矩形。 6. reduce_domain缩小一个图像的区域。 7.6 Features
1. area_center_gray计算一个灰度值图像的区域面积和重心。
2. cooc_feature_image计算一个同时出现的矩阵并得出相关灰度值特征。 3. cooc_feature_matrix从一个同时出现的矩阵计算灰度值特征。
4. elliptic_axis_gray在一个灰度值图像中计算一个区域的方位和主轴。 5. entropy_gray确定一个图像的熵和各向异性。 6. estimate_noise从一个单一图像估计图像噪声。
7. fit_surface_first_order通过一个一阶表面（平面）计算灰度值力矩和近似值。 8. fit_surface_second_order通过一个二阶表面（平面）计算灰度值力矩和近似值。 9. fuzzy_entropy确定区域的模糊熵。
10. fuzzy_perimeter计算一个区域的模糊周长。
11. gen_cooc_matrix在一个图像中计算一个区域中同时出现的矩阵。 12. gray_histo计算灰度值分布。
13. gray_histo_abs计算灰度值分布。
14. gray_projections计算水平和垂直灰度值预测。 15. histo_2dim计算两通道灰度值图像的直方图。 16. intensity计算灰度值的平均值和偏差。
17. min_max_gray计算区域内的最大和最小灰度值。
18. moments_gray_plane通过一个平面计算灰度值力矩和近似值。 19. plane_deviation从近似像平面计算灰度值的偏差。 20. select_gray选择基于灰度值特征的区域。
21. shape_histo_all用极限值确定特征的一个直方图。 22. shape_histo_point用极限值确定特征的一个直方图。 7.7 Format
1. change_format改变图像大小。 2. crop_domain去掉确定的灰度值。
3. crop_domain_rel去掉和定义域有关的图像区域。 4. crop_part去掉一个矩形图像区域。
5. crop_rectangle1去掉一个矩形图像区域。 6. tile_channels把多重图像拼成一个大图像。 7. tile_images把多重图像目标拼成一个大图像。
8. tile_images_offset把多重图像目标拼成一个有确定的位置信息的大图像。 7.8 Manipulation
1. overpaint_gray重新绘制一个图像的灰度值。 2. overpaint_region重新绘制一个图像的区域。
3. paint_gray把一个图像的灰度值画在另一个图像上。 4. paint_region把区域画在一个图像中。 5. paint_xld把XLD目标画在一个图像中。 6.set_grayval在一个图像中设置单灰度值。 7.9 Type-Conversion
1. complex_to_real把一个复杂图像转变为两个实际图像。 2. convert_image_type转变一个图像的类型。
3. real_to_complex把两个实际图像转变为一个复杂图像。
4. real_to_vector_field把两个实值图像转变为一个矢量域图像。 5. vector_field_to_real把一个矢量域图像转变为两个实值图像。
HALCON 算子函数（九） Matching
9.1 Component-Based
1. clear_all_component_models释放所有组件模型的内存。
2. clear_all_training_components释放所有组件训练结果的内存。 3. clear_component_model释放一个组件模型的内存。
4. clear_training_components释放一个组件训练结果的内存。
5. cluster_model_components把用于创建模型组件的新参数用于训练结果。
6. create_component_model基于确定的指定组件和关系准备一个匹配的组件模型。 7. create_trained_component_model基于训练过的组件准备一个匹配的组件模型。 8. find_component_model在一个图像中找出一个组件模型的最佳匹配。
9. gen_initial_components提取一个组件模型的最初组件。 10. get_component_model_params返回一个组件模型的参数。 11. get_component_model_tree返回一个组件模型的查找树。
12. get_component_relations返回包含在训练结果内的模型组件间的关系。 13. get_found_component_model返回一个组件模型的一个创建例子的组件。 14. get_training_components在一个特定的图像中返回初始值或者模型组件。 15. inspect_clustered_components检查从训练获取的刚性的模型组件。 16. modify_component_relations修改一个训练结果中的关系。 17. read_component_model从一个文件中读取组件模型。
18. read_training_components从一个文件中读取组件训练结果。 19. train_model_components为基于组件的匹配训练组件和关系。 20. write_component_model把一个组件模型写入一个文件中。
21. write_training_components把一个组件训练结果写入一个文件中。 9.2 Correlation-Based
1. clear_all_ncc_models释放NCC模型的内存。 2. clear_ncc_model释放NCC模型的内存。
3. create_ncc_model为匹配准备一个NCC模型。
4. find_ncc_model找出一个图像中的一个NCC模型的最佳匹配。 5. get_ncc_model_origin返回一个NCC模型的原点（参考点）。 6. get_ncc_model_params返回一个NCC模型的参数。 7. read_ncc_model从一个文件中读取一个NCC模型。
8. set_ncc_model_origin设置一个NCC模型的原点（参考点）。 9. write_ncc_model向一个文件中写入NCC模型。 9.3 Gray-Value-Based
1. adapt_template把一个模板用于一个图像的大小。 2. best_match寻找一个模板和一个图像的最佳匹配。 3. best_match_mg在金字塔中寻找最佳灰度值匹配。
4. best_match_pre_mg在预生成的金字塔中寻找最佳灰度值匹配。 5. best_match_rot寻找一个模板和一个旋转图像的最佳匹配。
6. best_match_rot_mg寻找一个模板和一个旋转金字塔的最佳匹配。 7. clear_all_templates所有模板的内存分配。 9. clear_template一个模板的内存分配。
10. create_template为模板匹配准备一个格式。
11. create_template_rot为旋转模板匹配准备一个格式。 12. fast_match寻找一个模板和一个图像的所有好的匹配。 13. fast_match_mg在金字塔中寻找所有好的灰度值匹配。 14. read_template从一个文件中读取一个模板。 15. set_offset_template模板的灰度值偏差。
16. set_reference_template为一个匹配模板定义参考位置。 17. write_template向一个文件中写入模板。 9.4 Shape-Based
1. clear_all_shape_models释放所有轮廓模型的内存。 2. clear_shape_model释放一个轮廓模型的内存。
3. create_aniso_shape_model为各向异性尺度不变匹配准备一个轮廓模型。