【HALCON】eccentricity 関数について - 楕円率の計算

HALCONのeccentricity関数は、画像中のオブジェクトの楕円率（エクセントリシティ）を計算するための重要なツールです。楕円率は、オブジェクトの形状がどれほど細長いか、または円に近いかを示す指標であり、形状解析において有用です。この関数を使用することで、オブジェクトの細長さや対称性を数値的に評価し、さらに高度な画像処理タスクに応用することができます。

eccentricity 関数の概要

eccentricity関数は、与えられたオブジェクトの領域に対して楕円率を計算し、その結果を返します。この値は、オブジェクトの主軸と副軸の長さを基に計算され、1に近い値ほど細長い形状を持つことを示します。逆に、0に近い値は円に近い形状を示します。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

eccentricity(Region, Eccentricity)

• Region
  楕円率を計算する対象の領域（オブジェクト）。
• Eccentricity
  計算された楕円率が格納される変数。

具体例

以下に、eccentricity関数を使用してオブジェクトの楕円率を計算する例を示します。

* 画像の読み込みと前処理
read_image(Image, 'example_image')
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 楕円率の計算
eccentricity(Region, Eccentricity)

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

この例では、画像を二値化して得られた領域の楕円率を計算し、その結果をウィンドウに表示します。

応用例

eccentricity関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 形状分類
  オブジェクトの形状に基づいた分類タスクにおいて、細長いオブジェクトと円形のオブジェクトを区別するために利用できます。
• 欠陥検出
  楕円率を用いて、形状が基準から外れているオブジェクトを検出することで、製品の品質管理に役立てることができます。
• パターン認識
  画像中の特定のパターンを認識し、その特徴を解析する際に、楕円率を形状の一つの特徴量として使用できます。

まとめ

HALCONのeccentricity関数は、画像中のオブジェクトの楕円率を計算し、その形状を定量的に評価するための強力なツールです。この関数を利用することで、形状解析や分類、欠陥検出などの幅広い画像処理タスクに応用でき、より高度な解析が可能になります。