【HALCON】estimate_al_am 関数について - アフィンライトおよびアフィンモーメント不変量の推定

HALCONのestimate_al_am関数は、アフィンライト不変量およびアフィンモーメント不変量を推定するための強力なツールです。これらの不変量は、画像内の物体の形状特徴を、アフィン変換や照明の変化に対して頑健に抽出することを可能にします。これにより、物体認識や形状解析において高い信頼性を確保できます。

estimate_al_am 関数の概要

estimate_al_am関数は、入力画像からアフィンライト不変量とアフィンモーメント不変量を計算します。アフィンライト不変量は、照明条件の変化に対して不変な特徴を提供し、アフィンモーメント不変量は、画像の回転、スケーリング、平行移動などのアフィン変換に対して不変な形状特徴を表します。これらの不変量を用いることで、物体認識や画像比較において、より頑健な解析が可能となります。

使用方法

estimate_al_am関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

estimate_al_am(Image, AlInvariant, AmInvariant)

• Image
  入力画像を指定します。
• AlInvariant
  推定されたアフィンライト不変量が格納される変数。
• AmInvariant
  推定されたアフィンモーメント不変量が格納される変数。

具体例

以下に、estimate_al_am関数を使用して画像のアフィンライト不変量とアフィンモーメント不変量を推定する例を示します。

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

* アフィン不変量の推定
estimate_al_am(Image, AlInvariant, AmInvariant)

* 結果の表示
disp_message(WindowHandle, 'Affine Light Invariant: ' + AlInvariant, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_message(WindowHandle, 'Affine Moment Invariant: ' + AmInvariant, 'window', 12, 32, 'black', 'true')

この例では、入力画像に対してアフィンライト不変量とアフィンモーメント不変量を推定し、その結果を表示しています。

応用例

estimate_al_am関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 物体認識
  アフィン変換に対して頑健な形状特徴を抽出し、物体認識の精度を向上させます。
• 画像比較
  異なる条件下で撮影された画像の比較において、アフィン不変量を用いることでより正確な比較が可能になります。
• 形状解析
  複雑な形状の解析や分類において、アフィン不変量を使用して形状特徴を正確に捉えます。

まとめ

HALCONのestimate_al_am関数は、画像処理においてアフィン変換に対して頑健な特徴量を抽出するための強力なツールです。この関数を活用することで、物体認識や形状解析の精度を大幅に向上させることができ、ます。