【HALCON】receive_xld 関数について - XLDデータの受信

HALCONのreceive_xld関数は、ネットワークや通信ポートを通じてXLD（Extended Line Description）データを受信し、画像処理やシステム間の通信に使用されます。これにより、リアルタイムでXLDデータを効率的に受信し、画像解析や形状処理に利用できます。

【HALCON】reconst3d_from_fundamental_matrix 関数について - 基礎行列からの3D再構成

HALCONのreconst3d_from_fundamental_matrix関数は、2つのカメラから得られる画像と基礎行列を基に、シーンの3D再構成を行うための関数です。ステレオビジョンを使用して、シーンの深度情報を復元し、画像解析や計測に利用できます。

【HALCON】reconstruct_height_field_from_gradient 関数について - 勾配からの高さフィールド再構成

HALCONのreconstruct_height_field_from_gradient関数は、画像の勾配データを基に高さフィールドを再構成するための関数です。これにより、勾配情報から3D形状を再構成し、表面解析や形状測定を行うことができます。

【HALCON】reconstruct_points_stereo 関数について - ステレオカメラからの3D点の再構成

HALCONのreconstruct_points_stereo関数は、2つのカメラから得られるステレオ画像を使用して、対応する2D点から3D座標を再構成するための関数です。これにより、ステレオビジョン技術を使った精密な3D計測が可能になります。

【HALCON】rectangle1_domain 関数について - 矩形領域の生成

HALCONのrectangle1_domain関数は、指定された範囲に基づいて矩形領域（Rectangle1）を生成するための関数です。これにより、画像処理における関心領域（ROI）を効率的に設定し、特定のエリアでの解析や処理が可能となります。

【HALCON】rectangularity 関数について - 矩形度の計算

HALCONのrectangularity関数は、指定された領域の矩形度（領域がどれだけ矩形に近いか）を計算するための関数です。これにより、領域形状の特性を定量的に評価し、矩形状の物体や形状を効率的に識別できます。

【HALCON】reduce_class_svm 関数について - SVM分類モデルの次元削減

HALCONのreduce_class_svm関数は、サポートベクターマシン（SVM）分類モデルの次元削減を行うための関数です。この関数により、特徴空間の次元を効率的に減少させ、SVMモデルのパフォーマンスを向上させることができます。

【HALCON】reduce_object_model_3d_by_view 関数について - 3Dオブジェクトモデルのビューによる削減

HALCONのreduce_object_model_3d_by_view関数は、3Dオブジェクトモデルを指定されたビューに基づいて削減し、特定の視点から見えるポイントや面を抽出するための関数です。これにより、3Dデータの解析や表示の効率化が可能となります。

【HALCON】reduce_ocr_class_svm 関数について - SVM OCRクラスの次元削減

HALCONのreduce_ocr_class_svm関数は、SVM（サポートベクターマシン）を使用したOCR（光学文字認識）モデルの次元削減を行うための関数です。この関数により、OCRモデルの特徴量の次元を効率的に削減し、モデルのパフォーマンスと計算効率を向上させることが可能です。

【HALCON】refine_deformable_surface_model 関数について - 変形可能なサーフェスモデルの洗練

HALCONのrefine_deformable_surface_model関数は、変形可能な3Dサーフェスモデルの精度を向上させるための関数です。この関数を使用することで、初期のサーフェスモデルを基に詳細な形状を調整し、より正確なモデルを生成できます。