【HALCON】gray_histo 関数について - グレースケールヒストグラムの生成

HALCONのgray_histo関数は、グレースケール画像のヒストグラムを生成し、画像の明るさや濃度分布を解析するためのツールです。このヒストグラムにより、画像内のピクセルがどのような濃度分布を持っているかを視覚的に確認でき、コントラスト調整や画像の解析に役立ちます。画像全体のコントラストや特徴の分布を理解するために不可欠な処理です。

gray_histo 関数の概要

gray_histo関数は、グレースケール画像の濃度分布に基づいたヒストグラムを生成します。このヒストグラムは、画像内の各ピクセルの明るさの分布を示し、画像解析やコントラスト調整に重要な情報を提供します。画像内の暗い部分と明るい部分がどのように分布しているかを視覚化することで、画像の特性を理解しやすくなります。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_histo(Image, Histogram)

• Image
  ヒストグラムを生成する元となるグレースケール画像。
• Histogram
  生成されたヒストグラムデータが格納される変数。

具体例

以下に、gray_histo関数を使用してグレースケール画像のヒストグラムを生成する例を示します。

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

* ヒストグラムを生成
gray_histo(Image, Histogram)

* ヒストグラムを表示
disp_histo(Histogram, WindowHandle)

この例では、グレースケール画像のヒストグラムを生成し、ヒストグラムをウィンドウに表示しています。ヒストグラムから画像の濃度分布を視覚的に確認できます。

応用例

gray_histo関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• コントラスト調整
  ヒストグラムを基に画像のコントラストを最適化し、明るさの偏りを修正します。
• 画像解析
  画像内の濃淡の分布を理解するために、ヒストグラムを使って特徴を分析します。
• 特徴検出
  画像の濃度分布を利用して、特定の対象物やエッジを検出しやすくします。

まとめ

HALCONのgray_histo関数は、グレースケール画像のヒストグラムを生成し、画像内の濃度分布を解析するための重要なツールです。ヒストグラムを使用することで、画像のコントラスト調整や特徴の検出が効率的に行え、製造業や医療画像解析など、さまざまな分野での画像処理に役立ちます。