【HALCON】read_class_gmm 関数について - GMM分類器の読み込み

HALCONのread_class_gmm関数は、保存されたガウス混合モデル（GMM）分類器をファイルから読み込むための関数です。この関数を使用することで、事前にトレーニングされたGMM分類器を読み込み、オブジェクト認識や分類を効率的に実行できます。

【HALCON】read_class_knn 関数について - k-NN分類器の読み込み

HALCONのread_class_knn関数は、保存されたk-NN（k近傍法）分類器をファイルから読み込むための関数です。この関数を使用することで、事前にトレーニングされたk-NN分類器を読み込み、オブジェクト認識や分類を効率的に実行できます。

【HALCON】read_class_mlp 関数について - MLP分類器の読み込み

HALCONのread_class_mlp関数は、保存されたMLP（多層パーセプトロン）分類器をファイルから読み込むための関数です。これにより、事前にトレーニングされたMLP分類器を使用して、効率的なオブジェクト認識や分類が可能になります。

【HALCON】read_deformable_model 関数について - 変形可能モデルの読み込み

HALCONのread_deformable_model関数は、保存された変形可能モデルをファイルから読み込むための関数です。この関数を使用して、トレーニング済みの変形可能モデルを読み込み、効率的なオブジェクト認識やモデルマッチングを実行できます。

【HALCON】read_deformable_surface_model 関数について - 変形可能なサーフェスモデルの読み込み

HALCONのread_deformable_surface_model関数は、保存された変形可能なサーフェスモデルをファイルから読み込むための関数です。この関数を使用することで、トレーニング済みの3D変形可能モデルを再利用し、効率的な3Dオブジェクト認識やモデルマッチングを実行できます。

【HALCON】read_descriptor_model 関数について - ディスクリプタモデルの読み込み

HALCONのread_descriptor_model関数は、保存されたディスクリプタモデルをファイルから読み込むための関数です。この関数を使用することで、トレーニング済みのディスクリプタモデルを再利用し、特徴量に基づいた効率的なオブジェクト認識やマッチングを実行できます。

【HALCON】read_distance_transform_xld 関数について - 距離変換XLDモデルの読み込み

HALCONのread_distance_transform_xld関数は、保存された距離変換XLDモデルをファイルから読み込むための関数です。この関数を使用することで、トレーニング済みの距離変換モデルを再利用し、効率的なオブジェクト認識やモデルマッチングを実行できます。

【HALCON】read_fft_optimization_data 関数について - FFT最適化データの読み込み

HALCONのread_fft_optimization_data関数は、保存されたFFT（高速フーリエ変換）最適化データをファイルから読み込むための関数です。この関数を使うことで、トレーニング済みの最適化データを再利用し、FFTを効率的に実行できます。

【HALCON】read_gray_se 関数について - グレースケール構造要素の読み込み

HALCONのread_gray_se関数は、保存されたグレースケールの構造要素をファイルから読み込むための関数です。グレースケールモルフォロジー処理を行う際に、この関数を使用して最適な構造要素を再利用し、効率的な画像処理が可能になります。

【HALCON】read_io_channel 関数について - I/Oチャンネルデータの読み込み

HALCONのread_io_channel関数は、I/Oチャンネルデータをファイルから読み込むための関数です。これにより、保存されたI/O設定を簡単に再利用し、画像処理システムの外部デバイスとの効率的な通信が可能になります。