【HALCON】edges_color 関数について - カラー画像のエッジ検出

HALCONのedges_color関数は、カラー画像に対してエッジ検出を行うための強力なツールです。エッジ検出は、画像処理において形状や境界線の抽出に重要な役割を果たしますが、カラー画像の場合、各チャンネル（例: RGB）の情報を考慮する必要があります。この関数を使用することで、カラー情報を統合した高精度なエッジ検出が可能となり、形状解析や物体認識において優れたパフォーマンスを発揮します。

edges_color 関数の概要

edges_color関数は、入力されたカラー画像に対してエッジ検出を行い、検出されたエッジをXLD（Extended Line Description）形式で出力します。カラー画像の各チャンネル（通常はRGB）のエッジを個別に計算し、それらを統合することで、カラー特有の情報を活用したエッジ検出を実現します。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

edges_color(Image, Edges, 'canny', Sigma, Low, High, 'nms', 'true')

• Image
  入力となるカラー画像。
• Edges
  検出されたエッジが格納されるXLDオブジェクト。
• Sigma
  ガウシアンフィルタの標準偏差を指定します。
• Low
  低いしきい値を指定します。
• High
  高いしきい値を指定します。

具体例

以下に、edges_color関数を使用してカラー画像のエッジを検出する例を示します。

* カラー画像の読み込み
read_image(Image, 'example_color_image')

* エッジ検出
edges_color(Image, Edges, 'canny', 1.0, 20, 40, 'nms', 'true')

* エッジの表示
dev_display(Edges)

この例では、canny法を用いてカラー画像のエッジを検出し、その結果を表示します。

応用例

edges_color関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 物体認識
  エッジ情報を用いて、画像内の物体を認識・分類します。カラー情報を含めることで、精度の高い認識が可能になります。
• 品質検査
  カラー画像を用いた製品の品質検査において、微細なエッジや形状の変化を検出します。
• 画像解析
  複雑なシーンにおいて、エッジ情報を活用して形状や輪郭を解析する際に利用できます。

まとめ

HALCONのedges_color関数は、カラー画像のエッジ検出を行うための非常に効果的なツールです。カラー画像の各チャンネルを統合してエッジを検出することで、精度の高い形状解析が可能となり、様々な画像処理アプリケーションで活用できます。