【HALCON】gen_image_to_world_plane_map 関数について - 画像から世界平面へのマッピング生成

【HALCON】gen_image_to_world_plane_map 関数について - 画像から世界平面へのマッピング生成

2024-09-04

2024-09-04

HALCONgen_image_to_world_plane_map関数は、カメラキャリブレーションデータを基に、画像座標から世界座標へのマッピングを生成するためのツールです。このマッピングを利用することで、画像上のピクセル位置を実際の物理空間の位置に変換でき、精度の高い計測や3D再構築に役立ちます。特に、産業用検査やロボティクス、3Dビジョンの分野で重要な役割を果たします。

gen_image_to_world_plane_map 関数の概要

gen_image_to_world_plane_map関数は、キャリブレーションされたカメラの画像を入力として、画像上の座標を世界平面(通常は物理的な計測面)上の座標に変換するためのマッピングを生成します。このマッピングは、キャリブレーションデータを使用して計算され、画像内の任意のピクセルの位置を対応する物理的な位置に正確に変換します。

使用方法

gen_image_to_world_plane_map関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

gen_image_to_world_plane_map(Map, CameraParam, WorldPlanePose, Width, Height, Scale, WorldXMin, WorldYMin, WorldXMax, WorldYMax)
  • Map
    生成されたマッピングデータが格納される変数。
  • CameraParam
    カメラのキャリブレーションパラメータ。
  • WorldPlanePose
    世界平面(計測面)の姿勢パラメータ。
  • Width
    画像の幅(ピクセル単位)。
  • Height
    画像の高さ(ピクセル単位)。
  • Scale
    マッピングに使用するスケール(通常は1.0)。
  • WorldXMin, WorldYMin, WorldXMax, WorldYMax
    マッピングする世界座標系での範囲を指定。

具体例

以下に、gen_image_to_world_plane_map関数を使用して画像座標から世界座標へのマッピングを生成する例を示します。

* カメラキャリブレーションパラメータの読み込み
read_cam_par("camera_parameters.dat", CameraParam)

* 世界平面の姿勢パラメータの設定
set_origin_pose(WorldPlanePose, 0, 0, 0)

* 画像の幅と高さの設定
Width := 640
Height := 480

* 世界座標系の範囲設定
WorldXMin := -100
WorldYMin := -100
WorldXMax := 100
WorldYMax := 100

* マッピングの生成
gen_image_to_world_plane_map(Map, CameraParam, WorldPlanePose, Width, Height, 1.0, WorldXMin, WorldYMin, WorldXMax, WorldYMax)

* マッピングを適用して画像を変換(例)
map_image(Image, MappedImage, Map)

* 結果の表示
disp_image(MappedImage, WindowHandle)

この例では、キャリブレーションされたカメラパラメータと世界平面の姿勢パラメータを使用して、640x480ピクセルの画像の座標を対応する世界平面の座標に変換するマッピングを生成しています。このマッピングを使用することで、画像上の任意のピクセルの位置を正確に物理空間にマップできます。

応用例

gen_image_to_world_plane_map関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

  • 精密計測
    画像内のピクセルを物理空間にマッピングし、物体の正確な位置や寸法を計測。
  • 3D再構築
    複数の視点から得られた画像を基に、物体の3D形状を正確に再構築。
  • ロボティクス
    ロボットビジョンシステムで、カメラ画像から物体の位置を物理空間に変換し、正確な操作を実現。

まとめ

HALCONgen_image_to_world_plane_map関数は、画像上の座標を世界平面の座標に変換するための強力なツールです。この機能を使用することで、精度の高い画像解析や物体の位置測定が可能となり、産業用検査やロボティクス、3Dビジョンの分野で幅広く活用できます。

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