halcon中的几种threshold的差异说明

1.threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
这是最简单也是最常用的一种threshold，把那些灰度值在（MinGray，MaxGray）中的像素点选中，构成Region，而把其他灰度的像素点排除在外。

2.fast_threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray, MinSize : )
与threshold类似，为了节省时间按两步执行。第一，先处理行列间隔Minsize的所有像素点。第二，处理上一步选择点的领域。和threshold相比分割速度快

3.binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : UsedThreshold)
自动计算threshold、分割图像，计算的threshold值返回到 UsedThreshold中。Method可选'max_separability'和'smooth_histo'

4.auto_threshold(Image : Regions : Sigma : )
先用标准差为Sigma的高斯滤波核将图像进行平滑滤波，Sigma越大，平滑越厉害。再根据灰度直方图中的局部极小值进行分割图像。

5.char_threshold(Image, HistoRegion : Characters : Sigma, Percent : Threshold)
用于识别白色背景黑色前景的图片，

6.dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : )
选定灰度值的绝对值大于threshold、尺寸大于MinSize的区域。

7.local_threshold(Image : Region : Method, LightDark, GenParamName, GenParamValue : )
适用于光照不均匀的文字图片.

8.var_threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark : ).
先计算尺寸为（MaskWidth, MaskHeight）的区域内的均值与方差，再用每个像素点与 均值和一个偏移量来决定取舍

9。dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )。

先进行均值滤波，得到ThresholdImage ，在计算原始图片与滤波图像每个像素点的差值决定取舍。