【HALCON】reduce_object_model_3d_by_view 関数について - 3Dオブジェクトモデルのビューによる削減

HALCONのreduce_object_model_3d_by_view関数は、3Dオブジェクトモデルを指定されたビューに基づいて削減し、特定の視点から見えるポイントや面を抽出するための関数です。これにより、3Dデータの解析や表示の効率化が可能となります。

【HALCON】reduce_ocr_class_svm 関数について - SVM OCRクラスの次元削減

HALCONのreduce_ocr_class_svm関数は、SVM（サポートベクターマシン）を使用したOCR（光学文字認識）モデルの次元削減を行うための関数です。この関数により、OCRモデルの特徴量の次元を効率的に削減し、モデルのパフォーマンスと計算効率を向上させることが可能です。

【HALCON】refine_deformable_surface_model 関数について - 変形可能なサーフェスモデルの洗練

HALCONのrefine_deformable_surface_model関数は、変形可能な3Dサーフェスモデルの精度を向上させるための関数です。この関数を使用することで、初期のサーフェスモデルを基に詳細な形状を調整し、より正確なモデルを生成できます。

【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。