【HALCON】edges_image 関数について - グレースケール画像のエッジ検出

HALCONのedges_image関数は、グレースケール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不可欠なプロセスであり、この関数を使用することで、高精度なエッジ検出が可能になります。エッジ情報は、物体認識や品質検査など、多くの画像処理アプリケーションにおいて重要な役割を果たします。

edges_image 関数の概要

edges_image関数は、グレースケール画像の輝度情報を解析し、エッジを検出するために使用されます。この関数は、複数のエッジ検出アルゴリズム（例: Canny、Sobel、Deriche）をサポートしており、アプリケーションのニーズに応じて最適な検出方法を選択することができます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

edges_image(Image, Edges, 'canny', Sigma, Low, High)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• 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_image関数を使用してグレースケール画像のエッジを検出する例を示します。

* グレースケール画像の読み込み
read_image(Image, 'example_gray_image')

* エッジ検出
edges_image(Image, Edges, 'canny', 1.0, 20, 40)

* エッジの表示
dev_display(Edges)

この例では、canny法を使用してグレースケール画像のエッジを検出し、その結果を表示します。

応用例

edges_image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・分類することが可能です。
• 品質検査
  製品の輪郭や境界を高精度で検出し、欠陥や異常を特定します。
• 画像解析
  複雑なシーンでの形状解析や、エッジを利用した詳細な画像解析に活用できます。

まとめ

HALCONのedges_image関数は、グレースケール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。複数のエッジ検出アルゴリズムをサポートしているため、用途に応じた柔軟な対応が可能であり、形状解析や物体認識など、幅広い画像処理アプリケーションで利用できます。