【HALCON】fill_up_shape 関数について - 特定の形状を持つ領域の穴埋め処理
2024-09-04
2024-09-04
HALCON
のfill_up_shape
関数は、特定の形状特性を持つ領域に対して穴埋め処理を行うためのツールです。この関数を使用することで、形状フィルタリングを考慮しながら領域の内部に存在する穴を埋め、領域の修正や形状解析に適した状態にすることができます。
fill_up_shape 関数の概要
fill_up_shape
関数は、バイナリ画像内の領域に対して、特定の形状特性を持つ部分に限定して穴埋め処理を行います。これにより、指定された形状条件に合致する領域のみを処理し、不要な部分を除外することが可能です。形状フィルタリングを組み合わせることで、特定の形状やサイズを持つ領域の修正が効率的に行えます。
使用方法
fill_up_shape
関数の基本的な使用方法は以下の通りです。
fill_up_shape(Regions, FilledRegions, Feature, Min, Max)
Regions
処理対象の入力領域。FilledRegions
穴埋め処理が適用された出力領域。Feature
フィルタリングに使用する形状特性(例: ‘area’, ‘circularity’ など)。Min
フィルタリングする特性の最小値。Max
フィルタリングする特性の最大値。
具体例
以下に、fill_up_shape
関数を使用して、特定の形状を持つ領域の穴を埋める例を示します。
* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image')
* 領域の生成(例: 閾値処理によるバイナリ画像の生成)
threshold(Image, Regions, 128, 255)
* 面積が500から1000の領域に限定した穴埋め処理
fill_up_shape(Regions, FilledRegions, 'area', 500, 1000)
* 結果の表示
dev_display(FilledRegions)
この例では、入力画像から生成された領域に対して、面積が500から1000の範囲にある領域のみを対象に穴埋め処理を行い、その結果を表示しています。
応用例
fill_up_shape
関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。
- 形状フィルタリングを考慮した前処理
特定の形状やサイズを持つ領域を処理対象とし、不要な部分を除外します。 - 形状に基づく領域の修正
特定の形状特性に基づいて領域の穴埋めを行い、形状解析の精度を向上させます。 - 品質検査
製品の形状検査において、指定された形状特性に一致する領域のみを対象に処理します。
まとめ
HALCON
のfill_up_shape
関数は、特定の形状特性を持つ領域に対して効率的に穴埋め処理を行うための強力なツールです。この関数を活用することで、形状フィルタリングを考慮した領域の修正や解析が容易になり、画像処理タスク全体の精度を向上させることができます。