【HALCON】thinning_golay 関数について - ゴレイ構造要素を使用した細線化処理

HALCONのthinning_golay関数は、ゴレイ構造要素を使用して画像内の領域を細線化するための関数です。特定のゴレイパターンを適用して領域をスケルトン化し、物体の形状解析や特徴抽出に役立てます。

【HALCON】thinning 関数について - 画像領域の細線化処理

HALCONのthinning関数は、画像内の領域を細線化（スケルトン化）するための関数です。この関数を使用することで、領域の形状を維持しながら、細い線に変換し、形状解析や物体の特徴抽出に役立てることができます。

【HALCON】thinning_seq 関数について - 連続的な細線化処理

HALCONのthinning_seq関数は、画像内の領域に対して連続的に細線化（スケルトン化）を行うための関数です。この関数は、形状を維持しながら領域を徐々に細くしていき、形状解析や物体の特徴抽出に役立てます。

【HALCON】threshold_sub_pix 関数について - サブピクセル精度での閾値処理

HALCONのthreshold_sub_pix関数は、サブピクセル精度での閾値処理を行うための関数です。この関数を使用することで、画像内の微細なエッジを高精度で検出し、形状解析や特徴抽出に役立てることができます。

【HALCON】throw 関数について - 例外のスロー

HALCONのthrow関数は、スクリプト内で任意の例外をスローするための関数です。この関数を使用して、意図的にエラーを発生させ、エラーハンドリングやデバッグを行うことができます。

【HALCON】tile_channels 関数について - チャネルのタイル配置

HALCONのtile_channels関数は、複数のチャネルをタイル状に配置し、1つの画像として出力するための関数です。この関数を使用して、マルチチャネル画像を並べて表示し、視覚的な比較や解析を容易に行うことができます。

【HALCON】train_model_components 関数について - コンポーネントベースのモデルのトレーニング

HALCONのtrain_model_components関数は、コンポーネントベースのモデル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、複数のコンポーネントからなる複雑なオブジェクトの認識モデルを学習し、検出精度を高めることができます。

【HALCON】traind_ocr_class_box 関数について - ボックス分類器のOCRトレーニング

HALCONのtraind_ocr_class_box関数は、OCR（光学文字認識）で使用されるボックス分類器をトレーニングするための関数です。この関数を使うことで、特定の文字セットに最適化されたOCRモデルをトレーニングし、認識精度を向上させることができます。

【HALCON】traind_ocv_proj 関数について - OCVプロジェクション分類器のトレーニング

HALCONのtraind_ocv_proj関数は、光学的文字検証（OCV）で使用されるプロジェクションベースの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、印刷品質や刻印の正確さを高精度に検証するためのモデルを作成し、製品の品質管理に役立てることができます。

【HALCON】trainf_ocr_class_knn 関数について - k-NNによるOCR分類器のトレーニング

HALCONのtrainf_ocr_class_knn関数は、k-NN（k近傍法）アルゴリズムを使用してOCR（光学文字認識）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、特定の文字セットに基づいた高精度なOCRモデルを構築し、手書き文字や異なるフォントの文字認識に対応できます。