【HALCON】dilation_circle 関数について - 円形構造要素による膨張処理

HALCONのdilation_circle関数は、円形の構造要素を使用して画像内の領域を膨張させるための関数です。この処理により、円形の特徴を持つオブジェクトの境界を滑らかに拡張し、形状解析やノイズ除去を効果的に行うことができます。

dilation_circle 関数の概要

dilation_circle関数は、入力された領域に対して円形の構造要素を使用して膨張処理を行います。この構造要素は、指定された半径の円形を持ち、これに基づいて画像の領域が拡張されます。円形の構造要素を用いることで、特定の形状に対して効果的な膨張が可能になり、滑らかな境界を持つオブジェクトの解析に適しています。

使用方法

dilation_circle関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

dilation_circle(Region, RegionDilation, Radius)

• Region
  膨張処理を行う対象となる入力領域を指定します。

• RegionDilation
  膨張処理の結果が格納される変数を指定します。この変数には、処理が適用された後の領域が格納されます。

• Radius
  円形構造要素の半径を指定します。この値に基づいて、領域の拡張が行われます。

具体例

以下は、dilation_circle関数を使用して画像の領域を円形構造要素で膨張させる例です。

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

* 二値化による領域抽出
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 円形構造要素を使用して領域を膨張
Radius := 10
dilation_circle(Region, RegionDilation, Radius)

* 結果を表示
disp_region(RegionDilation, WindowHandle)

この例では、example_image.pngという画像を読み込み、しきい値処理によって抽出された領域に対して、半径10の円形構造要素を用いて膨張処理を行っています。膨張後の領域は、画面に表示されます。

dilation_circle 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。

• 滑らかな境界の生成
  円形の構造要素を使用することで、オブジェクトの境界を滑らかに拡張し、形状の解析がしやすくなります。

• ノイズ除去
  円形構造要素を使用して、小さなノイズを効果的に除去し、画像のクオリティを向上させることができます。

• 形状解析
  円形の特徴を持つオブジェクトの境界を強調し、形状解析における精度を向上させます。

まとめ

HALCONのdilation_circle関数は、円形構造要素を用いた膨張処理を行うための強力なツールです。この関数を使用することで、形状解析やノイズ除去の精度を向上させ、特定の形状に対して効果的な画像処理が可能になります。