【HALCON】fill_up 関数について - 領域内の穴埋め処理

HALCONのfill_up関数は、バイナリ画像における領域内の穴を埋めるためのツールです。穴埋め処理は、画像内の閉じた領域に存在する内部の空白部分を埋めることで、領域を完全な形状に整えるために行われます。この処理により、画像の前処理として、後続の形状解析やオブジェクト認識の精度を向上させることができます。

fill_up 関数の概要

fill_up関数は、バイナリ画像内の領域に存在するすべての穴（内側の空白部分）を検出し、それらを埋めることで、領域を連続的かつ完全な形状にします。この処理は、モルフォロジー操作の一環として、領域を閉じたり、内部の欠損を補完したりするために広く使用されています。

使用方法

fill_up関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

fill_up(BinaryImage, FilledImage)

• BinaryImage
  処理対象のバイナリ画像を指定します。
• FilledImage
  穴埋め処理が適用された出力画像。

具体例

以下に、fill_up関数を使用して画像内の穴を埋める例を示します。

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

* バイナリ画像への変換（しきい値処理など）
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)

* 領域内の穴埋め処理の実行
fill_up(BinaryImage, FilledImage)

* 結果の表示
dev_display(FilledImage)

この例では、入力画像をバイナリ画像に変換し、その領域内のすべての穴をfill_up関数を使用して埋めています。結果として、領域が完全に塗りつぶされ、後続の処理に適した状態に整えられます。

応用例

fill_up関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 前処理
  領域内の空白を埋めることで、形状認識やオブジェクト認識の前処理として役立ちます。
• 形状解析
  画像内の領域を完全な形状に補完し、精度の高い形状解析を可能にします。
• 品質検査
  製品の検査において、内部に空洞や欠損がないことを確認するために使用されます。

まとめ

HALCONのfill_up関数は、バイナリ画像内の領域に存在する穴を埋めるための強力なツールです。この関数を活用することで、領域を完全な形状にし、後続の画像処理や解析における精度を向上させることが可能になります。