【HALCON】complement 関数について - 画像の補集合を計算する

HALCONのcomplement関数は、バイナリ画像に対して補集合を計算するために使用されます。この関数は、指定された領域の白と黒を反転させる際に役立ちます。特に、画像処理においてマスク操作や領域分割の一部として頻繁に使用されます。

complement 関数の概要

complement関数は、バイナリ画像の補集合を計算します。簡単に言えば、画像中のすべてのピクセル値を反転させ、0を1に、1を0に変換します。この操作は、特定の領域を反転させたい場合に有効です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

complement(InputRegion, ComplementedRegion)

• InputRegion
  補集合を計算する対象となる入力画像（バイナリ画像）。
• ComplementedRegion
  計算された補集合が格納される出力画像。

具体例

以下に、complement関数を使用してバイナリ画像の補集合を計算する例を示します。

* バイナリ画像の読み込み
read_image(Image, 'sample_image')
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)

* 補集合の計算
complement(BinaryImage, ComplementedRegion)

* 結果を表示
dev_display(ComplementedRegion)

この例では、read_imageとthresholdを使用してバイナリ画像を生成し、その後complement関数で補集合を計算します。結果は、反転された画像として表示されます。

応用例

complement関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• マスク操作
  特定の領域を選択的に反転させるための前処理として使用されます。
• 領域分割
  複数の領域を区別するために、補集合を計算して別の領域と組み合わせることができます。
• ノイズ除去
  補集合を計算することで、ノイズの影響を軽減する手法として利用可能です。

まとめ

HALCONのcomplement関数は、バイナリ画像の補集合を計算するための強力なツールです。この関数を使用することで、画像の特定領域を簡単に反転させ、様々な画像処理タスクを効率的に行うことができます。