【HALCON】binary_threshold 関数について - 画像の2値化による閾値処理

HALCONのbinary_threshold関数は、画像を2値化し、前景と背景を分離するために使用されます。この関数は、指定された閾値を基に画像のピクセル値を評価し、前景（通常は白）と背景（通常は黒）に分類することで、画像内の物体や特徴を強調して抽出する際に役立ちます。製品検査や物体認識など、前景と背景を明確に分ける必要があるタスクで広く利用されています。

binary_threshold 関数とは

binary_threshold関数は、画像のピクセル値を基に2値化を行い、画像を前景と背景に分割する手法です。この関数は、指定された閾値に基づいて画像の各ピクセルの値を評価し、閾値以上のピクセルを前景として扱い、閾値未満のピクセルを背景として扱います。これにより、画像内の物体の形状や領域を明確に抽出することができます。

基本的な使用例

以下は、binary_threshold関数を使用して画像を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
binary_threshold (Image, Region, 'max_separability');

このコードでは、read_imageで入力画像Imageを読み込み、binary_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。'max_separability'は、最適な閾値を自動的に決定するアルゴリズムを示しています。

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す。前景として抽出されたピクセルが含まれます。

• ThresholdMethod
  閾値を自動的に決定するための方法で、例えば'max_separability'や'mean'といった異なるアルゴリズムを指定できます。

2値化の用途と効果

2値化は、画像処理において前景と背景を分割し、物体や特徴を強調するための基本的な手法です。binary_threshold関数は、次のような場面で特に有効です。

• 製品検査
  製品の形状や欠陥を検査する際に、画像を2値化して前景と背景を分離し、製品の輪郭を抽出します。

• 物体認識
  背景を除去し、前景の物体のみを抽出することで、物体の特徴を明確にし、認識精度を向上させます。

• 文字認識
  OCR（光学文字認識）では、2値化により文字を背景から分離し、認識処理を簡略化します。

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binary_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。

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

* 2値化処理を実行して製品の領域を抽出
binary_threshold (Image, Region, 'mean');

* 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、binary_threshold関数を使用して2値化処理を行い、製品の前景部分を抽出しています。この抽出された領域を基に、製品の形状や欠陥の検査が行われます。

binary_thresholdによる処理の利点

• シンプルなデータ表現
  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
  背景を除去することで、前景の物体に集中し、ノイズの影響を減らして正確な処理が可能となります。

• 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binary_threshold関数は、画像を2値化して前景と背景を分離するための強力なツールです。この関数を活用することで、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、重要な物体の特徴を強調したい場合には、この関数を使用して正確な画像処理を実現してください。