【HALCON】robinson_amp 関数について - ロビンソンエッジ検出の強度計算

HALCONのrobinson_amp関数は、ロビンソンエッジ検出を使用して画像内のエッジ強度を計算するための関数です。ロビンソンオペレータを適用することで、画像のエッジ強度を強調し、物体の輪郭を明確にします。

【HALCON】sample_funct_1d 関数について - 1次元関数のサンプリング

HALCONのsample_funct_1d関数は、1次元関数をサンプリングするための関数です。この関数を使って、指定された範囲内で1次元関数の値を取得し、解析や視覚化を行うことが可能です。

【HALCON】select_feature_set_trainf_mlp_protected 関数について - MLP分類器の特徴セット選択

HALCONのselect_feature_set_trainf_mlp_protected関数は、MLP（多層パーセプトロン）分類器のトレーニングに使用する特徴セットを保護された状態で選択するための関数です。これにより、学習プロセスの安定性を維持しながら最適な特徴セットを選択できます。

【HALCON】select_feature_set_trainf_svm 関数について - SVM分類器の特徴セット選択

HALCONのselect_feature_set_trainf_svm関数は、SVM（サポートベクターマシン）分類器のトレーニングに使用する特徴セットを選択するための関数です。これにより、学習プロセスのパフォーマンスを最適化しながら、分類に適した特徴セットを選択できます。

【HALCON】select_feature_set_trainf_svm_protected 関数について - SVM分類器の保護された特徴セット選択

HALCONのselect_feature_set_trainf_svm_protected関数は、SVM（サポートベクターマシン）分類器のトレーニングに使用する特徴セットを保護された状態で選択するための関数です。この関数を使用すると、過学習を防ぎつつ、分類精度を向上させる最適な特徴セットを選択できます。

【HALCON】select_gray 関数について - グレースケール値による領域選択

HALCONのselect_gray関数は、グレースケール画像の画素値に基づいて、指定した閾値の範囲内にある領域を選択するための関数です。これにより、画像の特定の範囲を抽出し、解析や処理を行うことができます。

【HALCON】select_grayvalues_from_channels 関数について - チャンネルからのグレースケール値選択

HALCONのselect_grayvalues_from_channels関数は、マルチチャンネル画像から指定した条件に基づいてグレースケール値を抽出し、選択するための関数です。これにより、複数のチャンネルに含まれるグレースケール情報から、特定の値や範囲にあるピクセルを選び出すことができます。

【HALCON】select_lines 関数について - 直線の選択

HALCONのselect_lines関数は、画像内で検出された複数の直線から特定の条件に基づいて直線を選択するための関数です。選択された直線は、画像解析や形状認識に役立ちます。

【HALCON】select_lines_longest 関数について - 最長の直線を選択

HALCONのselect_lines_longest関数は、検出された直線の中から最も長い直線を選択するための関数です。これにより、画像内で特に目立つ直線や、解析対象として重要な直線を簡単に抽出することができます。

【HALCON】select_matching_lines 関数について - マッチング直線の選択

HALCONのselect_matching_lines関数は、複数の直線からテンプレートにマッチする直線を選択するための関数です。これにより、特定の基準に基づいて直線を選択し、画像の解析や物体の認識に活用することができます。