【HALCON】tile_images 関数について - 画像のタイル配置

HALCONのtile_images関数は、複数の画像を指定されたタイル形式で配置するための関数です。複数の画像を一つの大きな画像にまとめ、視覚的に整理されたレイアウトを提供します。

【HALCON】tile_images_offset 関数について - オフセット付き画像のタイル配置

HALCONのtile_images_offset関数は、複数の画像を指定されたオフセット付きでタイル形式に配置するための関数です。画像を一つの大きな画像に並べ、オフセットによりカスタマイズされたレイアウトを提供します。

【HALCON】timed_wait_condition 関数について - 時間制限付き条件待機

HALCONのtimed_wait_condition関数は、指定された時間内で条件が満たされるまで待機するための関数です。並列処理や同期処理において、一定時間内に条件が成立するかどうかを確認する際に役立ちます。

【HALCON】top_hat 関数について - トップハット変換

HALCONのtop_hat関数は、画像の形態学的処理であるトップハット変換を実行し、画像内の明るい領域を強調するための関数です。背景を除去し、対象領域の抽出やコントラストの向上に役立ちます。

【HALCON】topographic_sketch 関数について - トポグラフィックスケッチ変換

HALCONのtopographic_sketch関数は、画像のトポグラフィックスケッチ変換を行い、対象物の輪郭や形状を強調するための関数です。形状の解析や物体の輪郭を抽出する際に役立ちます。

【HALCON】train_class_gmm 関数について - ガウス混合モデル（GMM）の学習

HALCONのtrain_class_gmm関数は、ガウス混合モデル（GMM）を用いてクラス分類器をトレーニングするための関数です。GMMは、複雑な分布を複数のガウス分布の組み合わせでモデル化し、データを分類します。

【HALCON】train_class_knn 関数について - K近傍法（KNN）の学習

HALCONのtrain_class_knn関数は、K近傍法（KNN）を使用してクラス分類器をトレーニングするための関数です。KNNは、ラベルが既知のデータセットから新しいデータを分類するために、最も近いK個のデータポイントを使用します。

【HALCON】train_class_mlp 関数について - 多層パーセプトロン（MLP）の学習

HALCONのtrain_class_mlp関数は、多層パーセプトロン（MLP）を使用してクラス分類器をトレーニングするための関数です。ニューラルネットワークを用いた分類により、複雑なデータのパターン認識や分類を実現します。

【HALCON】train_class_svm 関数について - サポートベクターマシン（SVM）の学習

HALCONのtrain_class_svm関数は、サポートベクターマシン（SVM）を用いてクラス分類器をトレーニングするための関数です。SVMは高次元データの分類に適しており、特に線形分離が困難なデータに強力な性能を発揮します。

【HALCON】train_model_components 関数について - コンポーネントベースのモデル学習

HALCONのtrain_model_components関数は、コンポーネントベースのモデルを学習し、複雑な物体を個々の部品（コンポーネント）に基づいて認識するための関数です。物体認識や組み立て検査において、物体の個々の部分をモデル化して効率的な認識を行います。