判断图片是否有效

if (ho_imgOrg.Key.ToInt64() == 0)
    return;

字符串, 格式化

* 数值转为字符串
ShowMsg := BallRadius1 $'.3f'

窗口显示字符串，窗口显示信息

* 显示信息 12 为坐标
disp_message (WindowHandle, 'ShowMsg', 'image', 12, 12, 'black', 'true')

添加到数组，数组添加数据、数组累加、数组合并

普通数值

* 数组的创建
BallDiffAbsList:=[]
* 创建元素
RadiusDiffAbs = 1
* 元素添加到数组中
BallDiffAbsList:=[BallDiffAbsList, RadiusDiffAbs]

区域\图片数组

* 创建数组
gen_empty_obj (BadPadRegions)

* 生成区域 padDetectCircle

* 将区域添加到数组中
concat_obj (BadPadRegions, padDetectCircle, BadPadRegions)

数组的遍历

* 统计数组的个数
count_obj (FoundRegions, objNumber)

* 遍历数组
for I := 1 to objNumber by 1
    * 选择其中的一个元素
    select_obj (FoundPadRegions, selectRegion, I)

数组中寻找 搜索某个值/搜索数组

* 输出 MinIndex 索引
tuple_find (padDistances, PadsMinDistance, MinIndex)

绝对值

* 数值相减的绝对值
tuple_abs(Radius1 - Radius2, RadiusDiffAbs)

获取数组的最小值、最大值

* 获取数组中最小的值
tuple_min (padDistances, MinDistance)

tuple_max (padDistances, MaxDistance)

计算多个点与中心点的距离 /点点距离/计算点与点距离

* 生成多个 中心点坐标（方便后续多点计算）
tuple_gen_const (Number, PadRow, centerRows)
tuple_gen_const (Number, PadCol, centerCols)

* 多点与点的距离 
* Rows, Columns 多点的的数组
* 中心坐标 centerRows centerCols
distance_pp (int(Rows), int(Columns), centerRows, centerCols, padDistances)   

* 最近距离
tuple_min (padDistances, PadsMinDistance)

彩色图片==>灰度图片

rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

* 抽取通道
access_channel

* 获取通道数
count_channels

* 通道的分离
decompose3

* 合并通道
compose3

获取最大连通域

* 连通域分析
connection (RegionFillUp, ConnectedRegions)
* 获取最大连通域
select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 100)

连通域的凸包区域

* 凸包区域
shape_trans (RegionFillUp, RegionTrans, 'convex')

最小外接矩形

* 外接矩形 
smallest_rectangle2 (RegionTrans, Row, Column, Phi, Length1, Length2)

仿射变换

* 计算仿射变换矩阵
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Phi, Row, Column, 0, HomMat2D)

* 将原始图片转正
affine_trans_image (GrayImage, Image2, HomMat2D, 'constant', 'false')

设置显示颜色

dev_set_color ('red')