【HALCON】clear_ncc_model 関数について - NCCモデルの解放

HALCONのclear_ncc_model関数は、メモリに保持されている特定のNCCモデルを解放するための関数です。NCCモデルは、正規化相互相関（NCC）を使用して物体認識やテンプレートマッチングを行う際に利用されます。この関数を使用することで、不要になったNCCモデルを効率的にメモリから解放し、システムリソースを最適化できます。

clear_ncc_model 関数とは

clear_ncc_model関数は、メモリに保持されている特定のNCCモデルを解放します。NCCモデルは、テンプレートマッチングやパターン認識において使用され、対象となる画像内での物体の位置を特定するために用いられます。処理が終了した後、このモデルを解放することで、システムのメモリ効率を向上させることができます。

基本的な使用例

以下は、clear_ncc_model関数を使用して特定のNCCモデルを解放する基本的な例です。

* NCCモデルを作成
create_ncc_model(Image, 0, 360, 'auto', 'use_polarity', NCCModelID)

* モデルを使用して画像内で物体を検索
find_ncc_model(Image, NCCModelID, 0, 360, 0.5, 1, 0.5, ResultRow, ResultColumn, ResultAngle, Score)

* NCCモデルを解放
clear_ncc_model(NCCModelID)

この例では、NCCモデルを作成し、それを使用して画像内の物体を検索しています。処理が終了した後、clear_ncc_model関数でメモリに保持されている特定のNCCモデルを解放しています。

引数と戻り値

• NCCModelID
  解放するNCCモデルのIDを指定します。

使用する場面

clear_ncc_model関数は、次のような場面で特に有効です。

• テンプレートマッチング処理が終了した後のメモリ解放
  NCCモデルを使用した物体認識やテンプレートマッチングの処理が完了した後、不要になったモデルを解放するために使用します。

• 複数のNCCモデルを扱うプロジェクトでのメモリ管理
  複数のNCCモデルを使用するプロジェクトや、長時間にわたる物体認識処理において、使用済みのモデルを定期的に解放し、システムメモリを効率的に使用します。

• 特定のNCCモデルを個別に管理する際のリソース管理
  複数のモデルを扱うシステムで、特定のモデルのみを解放したい場合に有効です。

応用例: テンプレートマッチングにおけるNCCモデルの効率的な管理

次の例では、複数のNCCモデルを使用して画像処理を行い、それぞれのモデルを適切に解放しています。

* 複数のNCCモデルをループ内で使用
for i := 1 to 100 by 1
    create_ncc_model(Image, 0, 360, 'auto', 'use_polarity', NCCModelID)
    
    * モデルを使用して物体を検索
    find_ncc_model(Image, NCCModelID, 0, 360, 0.5, 1, 0.5, ResultRow, ResultColumn, ResultAngle, Score)

    * 個別のNCCモデルを解放
    clear_ncc_model(NCCModelID)
endfor

この例では、NCCモデルを使用してテンプレートマッチングを行い、各プロセスが終了するたびに個別にモデルを解放しています。

clear_ncc_model 関数の利点

• 効率的なメモリ管理
  使用済みのNCCモデルを個別に解放することで、メモリリソースを効率的に管理し、システムのパフォーマンスを向上させます。

• 特定のモデルを選択して解放できる柔軟性
  必要に応じて、特定のNCCモデルのみを解放することで、柔軟なメモリ管理が可能です。

• リアルタイムアプリケーションに対応
  テンプレートマッチングがリアルタイムで行われるシステムにおいて、不要なモデルを解放することでパフォーマンスを維持します。

まとめ

HALCONのclear_ncc_model関数は、特定のNCCモデルを解放するための重要なツールです。テンプレートマッチングや物体認識処理が終了した後にこの関数を活用し、不要なモデルを解放することでシステムのメモリ効率を向上させましょう。