【HALCON】create_ncc_model 関数について - 正規化相互相関（NCC）モデルの作成

HALCONのcreate_ncc_model関数は、正規化相互相関（NCC）に基づいて画像内のパターンを検出するためのモデルを作成するための関数です。このモデルは、位置やスケールに依存せずにパターンを検出するため、様々な画像処理アプリケーションで利用されています。

create_ncc_model 関数の概要

create_ncc_model関数は、指定されたテンプレート画像を基にNCCモデルを作成します。このモデルを使用することで、画像内で指定されたパターンを高精度で検出できます。特に製造業の品質検査や物体認識、ロボットビジョンなどにおいて、正確なパターンマッチングが求められる場面で使用されます。

使用方法

create_ncc_model関数は以下のように使用します。

create_ncc_model (Template, NumLevels, AngleStart, AngleExtent, Metric, ModelID)

引数の説明

• Template
  モデルを作成するためのテンプレート画像を指定します。

• NumLevels
  ピラミッド層の数を指定します。ピラミッド層が多いほど、計算時間が長くなる可能性がありますが、精度も向上します。

• AngleStart
  検出対象の回転角度の開始値を指定します（ラジアン単位）。

• AngleExtent
  検出対象の回転角度の範囲を指定します。

• Metric
  マッチングの際に使用する類似度の指標を指定します。一般的にはuse_polarityやignore_global_polarityが使用されます。

• ModelID
  出力として、生成されたNCCモデルのIDを受け取る変数です。

具体例

例えば、特定の部品の形状をテンプレートとして、その部品を画像内で検出するNCCモデルを作成する場合、次のようにコードを記述します。

create_ncc_model (Template, 5, -0.2, 0.4, 'use_polarity', ModelID)

このコードを実行すると、指定されたテンプレート画像とパラメータに基づいてNCCモデルが作成され、ModelID変数にその情報が格納されます。このモデルを使用することで、画像内でテンプレートに一致する部分を効率的に検出できます。

応用例

NCCモデルは、製造業での部品検査、品質管理、ロボットビジョンシステムでの物体認識など、多くの画像処理アプリケーションで使用されます。例えば、製品のラベル検査で、正しいラベルが貼られているかを確認する際に、このモデルを使用してラベルの一致度を測定することができます。

まとめ

HALCONのcreate_ncc_model関数は、位置やスケールに依存しないパターンマッチングを実現するための強力なツールです。この関数を使用して、様々な画像処理タスクにおけるパターン検出を効率的に行ってください。