【HALCON】create_uncalib_descriptor_model 関数について - キャリブレーションなしの記述子モデルの作成

HALCONのcreate_uncalib_descriptor_model関数は、カメラの内部パラメータ（キャリブレーション）に依存せず、画像内のパターンや物体を認識するための記述子モデルを作成するための関数です。このモデルは、キャリブレーションが困難な環境でも高精度なパターン認識を実現し、製造業やロボットビジョンなどの分野で幅広く利用されています。

create_uncalib_descriptor_model 関数の概要

create_uncalib_descriptor_model関数は、画像内の特定のパターンや物体を認識するための記述子モデルを、キャリブレーションなしで作成します。このモデルは、カメラの内部パラメータを知らなくても動作し、異なる撮影条件下でも高精度なパターン認識が可能です。

使用方法

create_uncalib_descriptor_model関数は以下のように使用します。

create_uncalib_descriptor_model (Template, ModelID, GenParamName, GenParamValue)

引数の説明

• Template
  記述子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。

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

• GenParamName
  モデルの生成時に使用するパラメータの名前を指定します。例えば、num_levelsやcontrast_thresholdなどがあります。

• GenParamValue
GenParamNameに対応する値を指定します。これにより、モデルの詳細な設定が決定されます。

具体例

例えば、製造ラインでキャリブレーションなしに特定の部品の形状を認識するための記述子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_uncalib_descriptor_model (Template, ModelID, ['num_levels', 'contrast_threshold'], [5, 30])

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記述子モデルが作成され、ModelID変数にその情報が格納されます。このモデルは、後続のパターンマッチングや物体認識タスクに使用されます。

応用例

キャリブレーションなしの記述子モデルは、製造業での品質検査、ロボットビジョンでの物体認識、自動化システムでのパターンマッチングなど、さまざまな分野で使用されます。例えば、カメラの位置が固定されていない環境や、異なる条件下での検査タスクにおいて、このモデルを使用して高精度な認識が可能です。

まとめ

HALCONのcreate_uncalib_descriptor_model関数は、キャリブレーションなしで高精度なパターン認識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、さまざまな産業におけるパターン認識タスクを効率的に行ってください。