【HALCON】gray_erosion_rect 関数について - 矩形構造要素によるグレースケールの収縮処理

HALCONのgray_erosion_rect関数は、矩形構造要素を使用してグレースケール画像に対して収縮（エロージョン）処理を行うモルフォロジー演算です。この処理により、画像内の明るい部分が縮小され、ノイズ除去や形状の強調が可能になります。矩形構造要素は、特に直線的な特徴を持つ物体や画像に対して効果的です。

gray_erosion_rect 関数の概要

gray_erosion_rect関数は、矩形の構造要素を使ってグレースケール画像に収縮処理を施します。収縮処理は、明るい領域を縮小し、暗い領域を強調するためのモルフォロジー操作です。矩形構造要素を使用することで、線状や角ばった特徴を持つ画像に対して効果的に作用し、ノイズ除去や形状強調に役立ちます。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_erosion_rect(Image, ErosionImage, Width, Height)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• ErosionImage
  出力される収縮処理後の画像。
• Width
  矩形構造要素の幅。
• Height
  矩形構造要素の高さ。

具体例

以下に、gray_erosion_rect関数を使用してグレースケール画像に収縮処理を適用する例を示します。

* グレースケール画像を読み込む
read_image(Image, 'example.png')

* 矩形構造要素を使用して収縮処理を適用（幅10ピクセル、高さ5ピクセル）
gray_erosion_rect(Image, ErosionImage, 10, 5)

* 結果を表示
disp_obj(ErosionImage, WindowHandle)

この例では、幅10ピクセル、高さ5ピクセルの矩形構造要素を使用して、画像内の明るい部分を縮小しています。これにより、画像のノイズが減り、形状が強調されます。

応用例

gray_erosion_rect関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• ノイズ除去
  画像内の明るいノイズを縮小し、画像全体を滑らかにするために使用されます。
• 形状強調
  明るい領域を収縮させることで、対象物の輪郭や形状を強調し、解析を容易にします。
• 製造業の検査
  製品の形状を明確にし、欠陥や異常を検出するために、収縮処理を使用して製品検査を行います。

まとめ

HALCONのgray_erosion_rect関数は、矩形構造要素を使用してグレースケール画像に対して収縮処理を行い、ノイズ除去や形状強調を行うための強力なツールです。特に直線的な特徴を持つ物体や画像に対して効果的で、製造業や医療分野の画像解析に広く応用できます。