【HALCON】info_parallels_xld 関数について - XLD輪郭の平行線情報取得

HALCONのinfo_parallels_xld関数は、XLD輪郭から平行線に関する情報を取得するために使用される関数です。この関数は、輪郭の形状解析において、平行なセグメントを抽出し、その間の距離やその他の幾何学的な情報を提供します。

【HALCON】info_smooth 関数について - スムージングフィルタの情報取得

HALCONのinfo_smooth関数は、スムージングフィルタに関する情報を取得するための関数です。スムージング処理で使用されるフィルタの特性やパラメータを確認する際に役立ちます。

【HALCON】init_compute_device 関数について - コンピュートデバイスの初期化

HALCONのinit_compute_device関数は、GPUなどのコンピュートデバイスを初期化して、画像処理の計算を高速化するために使用されます。この関数は、GPUを活用して処理速度を向上させる場面で特に役立ちます。

【HALCON】junctions_skeleton 関数について - スケルトンの接合点検出

HALCONのjunctions_skeleton関数は、オブジェクトのスケルトン（細線化された形状）から接合点（分岐点）を検出するための関数です。形状の解析や接合点を基準とした特徴抽出に役立ちます。

【HALCON】kirsch_amp 関数について - キルシュフィルタによるエッジ強調

HALCONのkirsch_amp関数は、キルシュフィルタを用いて画像のエッジを強調するための関数です。エッジ検出と強調により、画像内の重要な構造を際立たせることができます。

【HALCON】learn_class_box 関数について - ボックスベースのOCR分類器の学習

HALCONのlearn_class_box関数は、ボックスベースのOCR分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使用することで、指定されたフォントや文字のデータを基に、文字認識精度を向上させることが可能です。

【HALCON】learn_ndim_box 関数について - 多次元ボックスベースの分類器の学習

HALCONのlearn_ndim_box関数は、多次元ボックスベースの分類器をトレーニングするための関数です。指定されたトレーニングデータを基に、分類器を学習させ、パターン認識の精度を向上させるために使用されます。

【HALCON】learn_ndim_norm 関数について - 正規化された多次元分類器の学習

HALCONのlearn_ndim_norm関数は、正規化された多次元分類器をトレーニングするための関数です。複数の次元に基づくデータの分類を行う際、指定されたトレーニングデータを使用して分類器を学習し、正確なパターン認識を実現します。

【HALCON】learn_sampset_box 関数について - サンプルセットベースのOCR分類器の学習

HALCONのlearn_sampset_box関数は、サンプルセットベースのOCR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、指定された文字サンプルセットを基に分類器を学習し、文字認識精度を向上させます。

【HALCON】length_xld 関数について - XLD輪郭の長さを計算

HALCONのlength_xld関数は、XLD（拡張線描写）フォーマットの輪郭の長さを計算するための関数です。輪郭の幾何学的特性を評価するために、オブジェクトの外周や長さを測定できます。