【HALCON】best_match_pre_mg 関数について - 事前計算されたマルチスケールパターンマッチング

HALCONのbest_match_pre_mg関数は、事前に計算されたマルチスケールのテンプレートを使用して、画像内で最適な一致位置を効率的に検索するための関数です。この技術は、テンプレートの事前解析を行い、実際のマッチング処理を高速化することで、リアルタイム処理が必要なシステムにおいてパフォーマンスを向上させます。best_match_pre_mgは、異なる解像度のテンプレートを使用して、画像内で最適な位置やスケールを特定する際に活用されます。

best_match_pre_mg 関数とは

best_match_pre_mg関数は、事前に計算されたテンプレートを用いて、入力画像内で最適な一致位置を高速に検索する手法です。事前計算により、パターンマッチングの処理が迅速化され、特にリアルタイム処理や複数の解像度に対応するアプリケーションに適しています。対象物のスケールが異なる場合でも、マルチスケールテンプレートを事前に準備することで、効率的な検索が可能となります。

基本的な使用例

以下は、best_match_pre_mg関数を使用して、事前に計算されたテンプレートで最適な一致位置を検索する基本的な例です。

* 画像を読み込み
read_image (Image, 'example_image.png');

* テンプレートを事前に計算
create_template_pre_mg (Template, PreprocessedTemplate);

* 事前計算されたテンプレートを使用して最適一致を検索
best_match_pre_mg (Image, PreprocessedTemplate, MatchRow, MatchColumn, MatchAngle, MatchScale);

この例では、最初にcreate_template_pre_mg関数を使用してテンプレートを事前に計算し、それをPreprocessedTemplateとして保存します。次に、best_match_pre_mg関数を使用して、事前計算されたテンプレートを基に、画像Image内でテンプレートと最も一致する位置を検索します。結果として、MatchRow, MatchColumn, MatchAngle, MatchScaleが返され、これにより、テンプレートの一致した場所やスケールが特定されます。

引数の詳細

• Image
  テンプレートマッチングを行う対象の入力画像です。

• PreprocessedTemplate
  事前に計算されたマルチスケールテンプレートです。このテンプレートを用いてマッチングが行われます。

• MatchRow
  テンプレートが最も一致した位置の行座標が返されます。

• MatchColumn
  テンプレートが最も一致した位置の列座標が返されます。

• MatchAngle
  テンプレートが最も一致した位置の回転角度が返されます。

• MatchScale
  テンプレートが最も一致した位置のスケール倍率が返されます。

事前計算されたパターンマッチングの利点

事前計算されたパターンマッチングは、テンプレートの情報をあらかじめ解析し、後続の処理を高速化する技術です。以下の利点があります。

• 高速処理
  テンプレートの計算が事前に行われるため、実際のマッチング時には計算負荷が軽減され、処理速度が向上します。

• リアルタイム処理
  高速化された処理により、リアルタイムでの画像解析やパターンマッチングが可能となります。例えば、産業用ロボットや製品検査の自動化に適しています。

• 安定した検出
  異なる解像度やスケールに対応し、安定した検出結果を得られます。特に、複数のサイズの対象物が存在するシステムに有効です。

マルチスケールパターンマッチングの用途

マルチスケールパターンマッチングは、対象物のサイズや解像度が変わる場合に、効率的に位置やスケールを検出するための方法です。この技術は、次のような場面で特に効果的です。

• 製品検査
  製品のサイズが異なる場合や、異なるスケールで表示される製品を高速に検査する際に、事前計算されたテンプレートを使用することで、迅速な検査が可能となります。

• ロボットビジョン
  リアルタイムでの物体検出が必要な場合、事前計算により高速な処理が可能となり、ロボットの動作をスムーズに制御できます。

• 物体認識
  高速処理が求められるシステムでは、事前計算されたテンプレートを使用することで、短時間で正確な物体認識が可能です。

応用例: ロボットビジョンでの高速物体認識

以下は、ロボットビジョンで物体を高速に認識するために、best_match_pre_mg関数を使用する例です。

* 画像とテンプレートを読み込み
read_image (Image, 'robot_view.png');
read_image (Template, 'object_template.png');

* テンプレートを事前に計算
create_template_pre_mg (Template, PreprocessedTemplate);

* 事前計算されたテンプレートで物体認識を実施
best_match_pre_mg (Image, PreprocessedTemplate, MatchRow, MatchColumn, MatchAngle, MatchScale);

* 検出結果に基づいてロボットの動作を制御
if (MatchRow >= 0 and MatchColumn >= 0)
    * 検出結果に基づきロボットの動作を調整
    control_robot_action (MatchRow, MatchColumn, MatchAngle, MatchScale);
endif

この例では、テンプレートを事前に計算し、リアルタイムでの高速な物体検出を実現しています。ロボットは検出結果に基づいて動作を調整し、正確な操作が可能になります。

まとめ

HALCONのbest_match_pre_mg関数は、事前に計算されたテンプレートを使用して画像内で最適な一致位置を高速に検索するための強力なツールです。リアルタイム処理が求められる場面や、高速なパターンマッチングが必要なシステムにおいて、この関数を活用することで、効率的かつ安定した物体検出が実現します。製品検査やロボットビジョンなど、スピードと精度が重要

なシステムで、この関数を利用して、高度な画像解析を行ってください。