【HALCON】compactness 関数について - 領域のコンパクトさを計算する

HALCONのcompactness関数は、画像内の領域のコンパクトさを計算するために使用されます。この関数は、領域がどれだけ円形に近いかを評価するための指標を提供します。領域が円形に近いほど、コンパクトさの値は小さくなり、複雑な形状を持つほど値は大きくなります。

compactness 関数の概要

compactness関数は、領域の形状のコンパクトさを計算します。コンパクトさは、領域の周囲の長さと面積に基づいて計算され、円形に近い領域ほどコンパクトさの値が低くなります。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

compactness(Region, Compactness)

• Region
  コンパクトさを計算する対象となる領域です。
• Compactness
  計算されたコンパクトさの値が返されます。

具体例

以下に、compactness関数を使用して領域のコンパクトさを計算する例を示します。

* 領域の生成
gen_circle(Circle, 200, 200, 100)

* 領域のコンパクトさを計算
compactness(Circle, Compactness)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Compactness: ' + Compactness, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、gen_circleを使用して生成された円形の領域に対してcompactnessを計算し、その結果を表示します。円形の領域は非常にコンパクトであるため、結果として得られるコンパクトさの値は低いものとなります。

応用例

compactness関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 形状分析
  特定の形状を持つ領域を検出したり、分類したりするために使用されます。例えば、円形の物体を検出したい場合、コンパクトさの値を基準としてフィルタリングできます。
• 特徴抽出
  画像処理における特徴量の一つとして、コンパクトさを利用することで、物体の形状の複雑さを分析することができます。
• 品質検査
  製造業において、製品の形状が規定の範囲内に収まっているかを確認するために使用できます。

まとめ

HALCONのcompactness関数は、領域の形状を評価し、画像内の領域のコンパクトさを計算するための強力なツールです。コンパクトさの評価により、画像内の物体の形状を詳細に分析し、さまざまなアプリケーションにおいて活用することが可能です。