【HALCON】gray_features 関数について - グレースケール画像の特徴抽出

HALCONのgray_features関数は、グレースケール画像から形状や強度に基づく特徴（フィーチャー）を抽出するためのツールです。この関数を使用して、画像内の明るさや濃淡の分布、形状に関する情報を解析することで、対象物の分類や認識に役立てることができます。特に、製造業の検査や品質管理、医療画像の解析に広く利用されています。

gray_features 関数の概要

gray_features関数は、グレースケール画像のさまざまな特徴を抽出し、その情報を基に画像解析や形状認識を行います。特徴には、画像内の明るさ、コントラスト、エッジ、形状、濃淡の変化などが含まれます。これらの情報を活用して、対象物の識別や分類を行うことができます。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_features(Image, Features, FeatureList)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• Features
  抽出された特徴を格納する変数。
• FeatureList
  抽出する特徴のリスト（例: 'mean', 'standard_deviation', 'entropy'）。

具体例

以下に、gray_features関数を使用してグレースケール画像から特徴を抽出する例を示します。

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

* 抽出する特徴をリストとして指定（平均と標準偏差）
FeatureList := ['mean', 'standard_deviation']

* 画像から特徴を抽出
gray_features(Image, Features, FeatureList)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Mean: ' + Features[0] + ', Std Dev: ' + Features[1], 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、画像の平均値と標準偏差を特徴として抽出し、その結果を表示しています。

応用例

gray_features関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• 製品の形状検査
  製造ラインでの製品検査において、形状や濃淡の特徴を抽出し、不良品を検出するために使用されます。
• 画像分類
  特定の特徴を抽出して、画像の分類や対象物の識別に使用されます。
• 医療画像の解析
  医療画像から組織や異常を識別するための特徴を抽出し、診断や解析に活用されます。

まとめ

HALCONのgray_features関数は、グレースケール画像から形状や強度に基づく特徴を抽出し、画像解析や分類に役立つ強力なツールです。この関数を使用することで、製品検査や医療画像解析、品質管理など、さまざまな分野での画像解析が可能になります。