【HALCON】clear_shape_model 関数について - 形状モデルの解放

HALCONのclear_shape_model関数は、メモリに保持されている特定の形状モデルを解放するための関数です。形状モデルは、物体認識や位置決めなどの画像処理において重要な役割を果たします。この関数を使用することで、不要になった形状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_shape_model 関数とは

clear_shape_model関数は、メモリに保持されている特定の形状モデルを解放します。形状モデルは、物体の形状を抽出してモデル化し、それを基に物体の認識や位置検出を行うために使用されます。使用が終了した後、このモデルを解放することで、メモリの効率的な利用が可能になります。

基本的な使用例

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

* 形状モデルを作成
create_shape_model(Image, 5, 0, 360, 'auto', 'none', 'use_polarity', 30, 10, ShapeModelID)

* 形状モデルを使用して物体を認識
find_shape_model(Image, ShapeModelID, 0, 360, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)

* 形状モデルを解放
clear_shape_model(ShapeModelID)

この例では、create_shape_model関数で形状モデルを作成し、そのモデルを使用して物体の認識を行っています。処理が終了した後、clear_shape_model関数でメモリに保持されている特定の形状モデルを解放しています。

引数と戻り値

• ShapeModelID
  解放する形状モデルのIDを指定します。

使用する場面

clear_shape_model関数は、次のような場面で特に有効です。

• 形状モデルを用いた物体認識や位置決め処理が終了した後のメモリ解放
  形状モデルを使用した処理が完了した後、不要になったモデルを解放するために使用します。

• 複数の形状モデルを扱うプロジェクトでのメモリ管理
  複数の形状モデルを使用するプロジェクトや、長時間にわたる画像処理において、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。

• 特定の形状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: 物体認識における形状モデルの効率的な管理

次の例では、複数の形状モデルを使用して物体認識を行い、それぞれのモデルを適切に解放しています。

* 複数の形状モデルをループ内で使用
for i := 1 to 100 by 1
    create_shape_model(Image, 5, 0, 360, 'auto', 'none', 'use_polarity', 30, 10, ShapeModelID)
    
    * 物体認識を実行
    find_shape_model(Image, ShapeModelID, 0, 360, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)

    * 個別の形状モデルを解放
    clear_shape_model(ShapeModelID)
endfor

この例では、形状モデルを使用して物体認識を行い、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_shape_model 関数の利点

• 効率的なメモリ管理
  使用済みの形状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、特定の形状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
  形状モデルがリアルタイムで使用さ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_shape_model関数は、特定の形状モデルを解放するための重要なツールです。物体認識や位置決め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。