【HALCON】deviation_n 関数について - 選択された領域の偏差計算

HALCONのdeviation_n関数は、選択された領域内のピクセル値の偏差を計算するためのツールです。画像全体ではなく特定の領域に焦点を当てた統計的な画像解析が可能となり、画像品質の評価や異常検出において重要な役割を果たします。

deviation_n 関数の概要

deviation_nは、入力された画像の特定の領域に対してピクセル値の偏差を計算し、その領域の統計的特性を評価するために使用されます。この関数は、全体的な画像解析ではなく、特定の領域に限定した詳細な分析を行う場合に非常に有用です。

使用方法

deviation_n関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

deviation_n(Image, Region, Deviation)

• Image
  偏差を計算する対象となる入力画像を指定します。

• Region
  偏差計算を行う領域を指定します。この領域に含まれるピクセル値が解析対象となります。

• Deviation
  計算された偏差の結果が出力される変数を指定します。この変数には、指定された領域内の各ピクセルの偏差が格納されます。

具体例

例えば、画像内の特定の領域に対して偏差を計算する場合、以下のようにdeviation_nを使用します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image.png')

* 処理対象の領域を定義
gen_rectangle1(Region, 100, 100, 200, 200)

* 指定された領域内の偏差を計算
deviation_n(Image, Region, Deviation)

* 結果の表示
disp_message(WindowHandle, 'Deviation: ' + Deviation, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、example_image.pngという画像ファイル内の矩形領域におけるピクセル値の偏差を計算し、その結果を表示しています。

deviation_n の応用

この関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 特定領域の品質評価
  画像の特定領域に限定して偏差を計算することで、局所的な品質問題や異常箇所を精密に評価できます。

• 異常検出
  異常が発生しやすい領域において偏差を計算することで、画像全体では見逃される可能性のある細かい異常を検出できます。

• 領域限定の統計解析
  全体の画像とは異なる特性を持つ部分領域を解析し、統計的な特徴を抽出する際に有用です。

まとめ

HALCONのdeviation_n関数は、特定領域内のピクセル値の偏差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、画像解析の精度を向上させ、品質評価や異常検出においてより深い洞察を得ることができます。