【HALCON】threshold_sub_pix 関数について - サブピクセル精度での閾値処理

HALCONのthreshold_sub_pix関数は、サブピクセル精度での閾値処理を行うための関数です。この関数を使用することで、画像内の微細なエッジを高精度で検出し、形状解析や特徴抽出に役立てることができます。

【HALCON】throw 関数について - 例外のスロー

HALCONのthrow関数は、スクリプト内で任意の例外をスローするための関数です。この関数を使用して、意図的にエラーを発生させ、エラーハンドリングやデバッグを行うことができます。

【HALCON】tile_channels 関数について - チャネルのタイル配置

HALCONのtile_channels関数は、複数のチャネルをタイル状に配置し、1つの画像として出力するための関数です。この関数を使用して、マルチチャネル画像を並べて表示し、視覚的な比較や解析を容易に行うことができます。

【HALCON】train_model_components 関数について - コンポーネントベースのモデルのトレーニング

HALCONのtrain_model_components関数は、コンポーネントベースのモデルをトレーニングするための関数です。この関数を使用して、複数のコンポーネントからなる複雑なオブジェクトの認識モデルを学習し、検出精度を高めることができます。

【HALCON】traind_ocr_class_box 関数について - ボックス分類器のOCRトレーニング

HALCONのtraind_ocr_class_box関数は、OCR（光学文字認識）で使用されるボックス分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使うことで、特定の文字セットに最適化されたOCRモデルをトレーニングし、認識精度を向上させることができます。

【HALCON】traind_ocv_proj 関数について - OCVプロジェクション分類器のトレーニング

HALCONのtraind_ocv_proj関数は、光学的文字検証（OCV）で使用されるプロジェクションベースの分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使用して、印刷品質や刻印の正確さを高精度に検証するためのモデルを作成し、製品の品質管理に役立てることができます。

【HALCON】trainf_ocr_class_knn 関数について - k-NNによるOCR分類器のトレーニング

HALCONのtrainf_ocr_class_knn関数は、k-NN（k近傍法）アルゴリズムを使用してOCR（光学文字認識）分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使用して、特定の文字セットに基づいた高精度なOCRモデルを構築し、手書き文字や異なるフォントの文字認識に対応できます。

【HALCON】trainf_ocr_class_mlp 関数について - MLPによるOCR分類器のトレーニング

HALCONのtrainf_ocr_class_mlp関数は、多層パーセプトロン（MLP）を使用してOCR（光学文字認識）分類器をトレーニングするための関数です。MLPベースのOCRモデルを構築することで、手書き文字やフォントの違いに対応し、高精度な文字認識を実現できます。

【HALCON】trainf_ocr_class_mlp_protected 関数について - MLPによる保護されたOCR分類器のトレーニング

HALCONのtrainf_ocr_class_mlp_protected関数は、保護された多層パーセプトロン（MLP）を使用してOCR（光学文字認識）分類器をトレーニングするための関数です。通常のMLPトレーニングに加えて、トレーニング済みモデルの不正利用を防止するためのセキュリティ機能が追加されています。

【HALCON】trainf_ocr_class_svm_protected 関数について - SVMによる保護されたOCR分類器のトレーニング

HALCONのtrainf_ocr_class_svm_protected関数は、保護されたSVM（サポートベクターマシン）を使用してOCR（光学文字認識）分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使用して、トレーニング済みモデルをセキュリティ保護し、不正利用やコピーから守ることができます。