【HALCON】bin_threshold 関数について - 2値化による画像の閾値処理

HALCONのbin_threshold関数は、画像のピクセル値に基づいて2値化を行い、前景と背景を分離するために使用されます。この手法は、画像内の物体を抽出する際や、製品検査で前景と背景をはっきり分ける必要がある場合に非常に効果的です。2値化された画像は、解析が容易で、物体の輪郭や形状を強調して解析を行う際に役立ちます。

bin_threshold 関数とは

bin_threshold関数は、画像の各ピクセル値が指定された閾値を基に評価され、前景または背景として分類される関数です。この関数を使用することで、画像内の対象物が前景（通常は白）として抽出され、背景（通常は黒）と区別されます。この処理により、物体の輪郭や領域を効果的に抽出できます。

基本的な使用例

以下は、bin_threshold関数を使って画像を2値化する基本的な例です。

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

* 2値化処理を実行
bin_threshold (Image, Region);

このコードでは、read_imageを使用して画像を読み込み、bin_threshold関数を使用して2値化処理を行っています。Regionには、指定された閾値に基づいて抽出された前景の領域が格納されます。これにより、前景と背景が明確に分離されます。

引数の詳細

• Image
  2値化を行う入力画像です。

• Region
  2値化された結果が格納される領域で、前景部分が含まれます。

2値化の用途と効果

2値化は、画像処理において、特定の閾値に基づいて画像を白黒に変換する手法です。この手法により、画像内の物体や重要な領域を強調し、より詳細な解析を可能にします。bin_threshold関数は、次のような場面で役立ちます。

• 製品検査
  製品の輪郭や欠陥を明確にするために、前景と背景を分離し、製品の形状や欠陥の有無を効率的に検査できます。

• 物体認識
  背景を除去して前景の物体のみを抽出することで、物体の形状に基づく認識精度が向上します。

• 文字認識
  2値化により文字の輪郭を明確にし、背景ノイズを排除することで、OCR（光学文字認識）の精度が向上します。

応用例: 製品検査での2値化処理

以下は、製品検査のシーンでbin_threshold関数を使用して前景と背景を分離し、製品の形状を抽出する例です。

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

* 2値化処理を実行し、製品の領域を抽出
bin_threshold (Image, Region);

* 抽出された領域を表示
disp_region (Region, WindowHandle);

* 領域内の形状や欠陥を検査
inspect_shape (Region);

この例では、製品画像product_image.pngを読み込み、bin_threshold関数で2値化処理を行い、製品の前景部分を抽出しています。抽出された領域を基に、製品の形状や欠陥を検査します。

2値化による処理の利点

• シンプルなデータ構造
  2値化により、画像データが単純化され、前景と背景のみが残るため、処理や解析が高速かつ効率的に行えます。

• ノイズ除去
  背景を除去し、前景の物体に集中することで、ノイズの影響を減少させます。

• 形状解析の容易化
  前景の物体が明確に分離されるため、その輪郭や形状を基にした解析が容易になります。

まとめ

HALCONのbin_threshold関数は、画像を2値化し、前景と背景を分離するための強力なツールです。この関数を使用することで、製品検査や物体認識の精度が向上し、効率的な画像解析が可能となります。背景ノイズを除去し、対象物の重要な部分を強調したい場合には、この関数を活用して正確な画像処理を実現してください。