【HALCON】refine_surface_model_pose 関数について - サーフェスモデルのポーズの洗練

HALCONのrefine_surface_model_pose関数は、初期推定された3Dサーフェスモデルのポーズを入力データに基づいて最適化するための関数です。これにより、モデルとデータの一致度を高め、正確なポーズを取得することができます。

【HALCON】region_features 関数について - 領域の特徴抽出

HALCONのregion_features関数は、指定された領域の形状や幾何学的特徴を抽出するための関数です。これにより、面積、円形度、周囲長などの特徴量を簡単に計算し、領域の形状解析や物体認識に利用できます。

【HALCON】region_to_bin 関数について - 領域データのバイナリ変換

HALCONのregion_to_bin関数は、指定された領域データをバイナリ形式に変換するための関数です。これにより、領域をバイナリ画像として扱い、マスク処理や特徴抽出に利用できます。

【HALCON】region_to_label 関数について - 領域データのラベル化

HALCONのregion_to_label関数は、指定された領域をラベル画像に変換するための関数です。これにより、領域をそれぞれ異なるラベルで表現し、複数領域を効率的に管理し、解析することができます。

【HALCON】region_to_mean 関数について - 領域内の平均値画像生成

HALCONのregion_to_mean関数は、指定された領域内のピクセル値を計算し、領域内の平均値を持つ画像を生成するための関数です。これにより、領域内の情報を簡潔に表現し、画像解析やフィルタリングに活用できます。

【HALCON】regiongrowing_mean 関数について - 平均値による領域成長

HALCONのregiongrowing_mean関数は、指定された初期点から画像内の領域を成長させ、平均値に基づいて領域を拡大するための関数です。これにより、均一な特性を持つ領域を自動的に抽出し、効率的な画像セグメンテーションが可能になります。

【HALCON】regiongrowing_n 関数について - 指定領域からの領域成長（隣接ピクセル数基準）

HALCONのregiongrowing_n関数は、初期点から隣接ピクセル数に基づいて領域を成長させ、指定された範囲内で均一な領域を抽出するための関数です。画像内のセグメンテーションを効率的に行い、複数の領域を自動で識別できます。

【HALCON】register_object_model_3d_global 関数について - 3Dオブジェクトモデルのグローバルな位置合わせ

HALCONのregister_object_model_3d_global関数は、複数の3Dオブジェクトモデルをグローバルに位置合わせするための関数です。この関数は、点群データやメッシュデータの統合に使用され、複数の3Dモデルを効率的に1つの座標系に統合します。

【HALCON】register_object_model_3d_pair 関数について - 3Dオブジェクトモデルのペア登録

HALCONのregister_object_model_3d_pair関数は、2つの3Dオブジェクトモデル間でペア位置合わせを行うための関数です。これにより、2つの3Dモデルの相対位置を調整し、効率的に統合することが可能です。

【HALCON】regress_contours_xld 関数について - XLD輪郭の回帰分析

HALCONのregress_contours_xld関数は、XLD輪郭データに対して回帰分析を行い、指定されたモデル（直線、円、楕円など）に最も近い形状をフィッティングするための関数です。これにより、輪郭の形状を解析し、特徴量を抽出することが可能です。