【HALCON】change_domain 関数について - イメージの領域を変更する

HALCONのchange_domain関数は、画像の処理対象となる領域（ドメイン）を新しい領域に変更するために使用されます。領域（ドメイン）は、画像解析において処理対象となる部分を定義するもので、特定の領域に対してのみ操作を行いたい場合に便利です。この関数を使うことで、ROI（関心領域）の設定やノイズの除去など、画像の一部に集中して処理を行うことができます。

change_domain 関数とは

change_domain関数は、既存の画像の処理対象となる領域を指定された新しい領域に変更するための関数です。画像の領域（ドメイン）は、解析を行う際の制約として機能し、指定された部分にのみ処理を集中させることができます。例えば、物体検出や形状解析を行う際に、画像全体ではなく特定の部分（ROI）のみを処理する場合に役立ちます。

基本的な使用例

以下は、change_domain関数を使用して画像の領域を変更する基本的な例です。

* 画像と新しい領域（ROI）を読み込み
read_image (Image, 'example_image.png')
gen_rectangle1 (ROI, 100, 100, 300, 300)

* 画像の領域を変更
change_domain (Image, ROI, ImageROI)

* 新しい領域内で画像処理を実行
dev_display (ImageROI)

この例では、画像を読み込み、gen_rectangle1関数で矩形の領域（ROI）を生成します。次に、change_domain関数を使用して、画像の処理対象をこの矩形領域に限定します。結果として、指定した領域内のみに処理を集中させた画像が得られます。

引数の詳細

• Image: 元の画像（処理対象の画像）
• ROI: 新しい処理領域を定義する領域（矩形やその他の形状）
• ImageROI: 領域変更後の画像（新しい領域が適用された画像）

画像の領域変更の用途

画像の領域変更は、次のような場面で特に効果的です。

• ROI（関心領域）の設定
  画像全体ではなく、特定の領域に対してのみ画像解析を行いたい場合に、効率的な処理が可能になります。

• ノイズの除去
  関心のない領域やノイズの多い部分を排除し、必要な部分に集中して処理を行います。

• 計算資源の節約
  画像の一部に限定して処理を行うことで、計算資源を節約し、効率的な処理を実現します。

応用例: 検査対象の部分のみ処理

次の例では、製品検査の際に検査対象となる部分（ROI）のみを処理するために、change_domain関数を使用しています。

* 画像と検査対象領域を読み込み
read_image (Image, 'product_image.png')
gen_rectangle1 (ROI, 150, 200, 450, 500)

* 検査対象領域のみを処理するために領域を変更
change_domain (Image, ROI, ImageROI)

* 領域内の画像解析（例: エッジ検出）
edges_sub_pix (ImageROI, Edges, 'canny', 1, 20, 40)
dev_display (Edges)

この例では、検査対象の製品画像の一部に対してのみエッジ検出を行うため、change_domain関数を使用して領域を限定しています。これにより、不要な領域を除外し、検査対象部分のみに処理を集中させることができます。

change_domain 関数の利点

• 処理の集中
  関心のある部分だけに処理を集中させることで、より効率的に解析が可能になります。

• ノイズ除去と精度向上
  不要なノイズや背景を除外し、関心領域の解析精度を向上させます。

• 柔軟な領域設定
  矩形や任意の形状の領域を指定することで、様々な用途に対応可能です。

まとめ

HALCONのchange_domain関数を使用することで、画像処理の対象となる領域を効果的に制御でき、特定の部分に対して集中した処理が可能になります。この機能を活用することで、計算資源の節約やノイズの除去、解析精度の向上が期待でき、製品検査や物体検出など多様なアプリケーションで利用できます。