【HALCON】affine_trans_image 関数について - アフィン変換による画像処理

HALCONのaffine_trans_image関数は、画像に対してアフィン変換を適用するための関数です。アフィン変換は、画像の回転、拡大縮小、平行移動、反転などの幾何変換を一度に行うことができる強力な手法です。この関数を使用することで、画像処理やコンピュータビジョンにおける様々なタスクを効率的に行うことが可能になります。

affine_trans_image関数とは

affine_trans_image関数は、アフィン変換行列を使用して、入力画像に変換を適用します。これにより、画像の形状や位置を調整することができます。例えば、画像の回転や拡大縮小を行う際に、この関数を使用します。アフィン変換では、ピクセルの位置が線形な方法で変換されるため、画像の幾何学的な性質を保ったまま処理が可能です。

基本的な使用例

以下は、affine_trans_image関数を使用して画像にアフィン変換を適用する基本的なコード例です。

* アフィン変換行列の作成
hom_mat2d_identity (HomMat2D);
hom_mat2d_rotate (HomMat2D, rad(45), ImgWidth/2, ImgHeight/2);

* 画像にアフィン変換を適用
affine_trans_image (InputImage, TransformedImage, HomMat2D, "constant", "false");

このコードでは、まずアフィン変換行列HomMat2Dを初期化し、45度回転させています。その後、affine_trans_image関数を使って、入力画像InputImageにこのアフィン変換を適用し、変換された画像TransformedImageを生成しています。ここで、変換の中心は画像の中央となっています。

アフィン変換の用途

affine_trans_image関数は、多くの画像処理タスクに応用されています。以下は、その主な用途の例です。

• 画像の回転
  特定の角度で画像を回転させる際に使用されます。例えば、カメラで撮影した画像が傾いている場合、その傾きを補正するために回転を行います。

• 拡大縮小
  画像を特定の倍率で拡大または縮小します。これにより、画像の解像度やサイズを調整することができます。

• 位置合わせ
  複数の画像を一つの基準に基づいて正しく整列させるために、アフィン変換が用いられます。これは、ステレオビジョンやモザイキングなどのタスクで重要な役割を果たします。

• 平行移動
  画像全体をある方向に移動する際にも使用できます。画像の一部を異なる位置に配置したい場合に便利です。

応用例: 画像の回転

例えば、監視カメラで撮影された映像が傾いている場合、それを正確に補正したいとします。このような場合、affine_trans_image関数を使用して画像を回転させることが可能です。

* 画像の回転
hom_mat2d_identity (HomMat2D);
hom_mat2d_rotate (HomMat2D, rad(90), ImgWidth/2, ImgHeight/2);

* 回転を適用
affine_trans_image (InputImage, RotatedImage, HomMat2D, "constant", "false");

このコードでは、画像を90度回転させています。変換の中心は画像の中央であり、回転後の画像はRotatedImageとして保存されます。

画像処理におけるアフィン変換の利点

アフィン変換は、画像処理において非常に有用なツールです。以下の点で特に効果的です。

• 画像の幾何学的変形を正確に行える
  画像の拡大縮小、回転、平行移動など、複数の変形を組み合わせて実行できます。

• モデルの位置合わせに役立つ
  アフィン変換を使用することで、複数の画像やオブジェクトを共通の基準に基づいて位置合わせし、モデルやパターンの認識を容易にします。

• 前処理として効果的
  画像のアライメントや正規化を行うことで、後続の画像処理や機械学習における精度を向上させることができます。

まとめ

HALCONのaffine_trans_image関数は、画像に対するアフィン変換を簡単に行うための強力なツールです。この関数を使用することで、画像の回転、拡大縮小、平行移動といった幾何変換を正確に実行できます。様々な画像処理タスクに応用できるため、コンピュータビジョンや機械学習のプロジェクトにおいて、ぜひこの関数を活用してみてください。