【HALCON】disp_distribution 関数について - 画像データの分布表示

HALCONのdisp_distribution関数は、画像データや解析結果の分布を視覚的に表示するために使用されます。分布データをヒストグラムとして表示することで、画像の特性を理解しやすくなり、さらなる解析や処理の方向性を決める手助けとなります。

disp_distribution 関数の概要

disp_distribution関数は、指定されたデータセットの分布をヒストグラム形式で表示します。これは、画像の輝度分布や、特定の特徴量の分布を可視化する際に非常に便利です。画像処理の結果やデータ解析の一環として、データの分布を理解するために広く利用されています。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

disp_distribution(WindowHandle, Distribution, Min, Max, Color)

• WindowHandle
  分布を表示するウィンドウのハンドル。
• Distribution
  表示するデータの分布。
• Min
  分布の最小値。
• Max
  分布の最大値。
• Color
  ヒストグラムの表示色。

この関数を使用すると、指定した分布データがヒストグラムとしてウィンドウに表示されます。

具体例

以下に、disp_distribution関数を使用した基本的な例を示します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'input_image.jpg')

* ヒストグラムの計算
gray_histo(Image, Distribution)

* ヒストグラムの表示
disp_distribution(WindowHandle, Distribution, 0, 255, 'green')

この例では、画像のグレースケール値の分布を計算し、それを緑色のヒストグラムとして表示します。

応用例

disp_distribution関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 輝度分布の解析
  画像の明るさやコントラストの特性を理解するために使用できます。

• 特徴量の分布解析
  画像処理の結果として得られた特徴量の分布を視覚化し、異常検知や品質管理に役立てます。

• デバッグと最適化
  画像処理アルゴリズムのパラメータ調整時に、データの分布を確認しながら最適化を行う際に便利です。

まとめ

HALCONのdisp_distribution関数は、画像データや解析結果の分布を視覚的に表示するための強力なツールです。これにより、データの理解を深め、画像処理や解析の精度を向上させることができます。ヒストグラム表示を通じて、データの特性を直感的に把握し、最適な処理手法を選択する際に大いに役立ちます。