【HALCON】hamming_change_region関数ガイド - ハミング距離を用いた領域変化の検出

HALCONのhamming_change_region関数は、2つのバイナリ画像領域間の変化を検出するために、ハミング距離を用いる関数です。この関数は、2つの画像のバイナリ領域がどれだけ異なるかを定量的に評価し、変化の大きさを検出する際に使用されます。画像の変化検出や物体の出現・消失の分析など、差分を視覚化したい場合に非常に有効です。

hamming_change_region関数の概要

hamming_change_region関数は、2つの入力領域（バイナリ画像）を比較し、その間の違いをハミング距離に基づいて計算します。ハミング距離とは、対応するビットが異なる位置の数を示す指標であり、バイナリ画像間のピクセル単位の違いを定量的に評価することができます。

基本構文

hamming_change_region(Region1, Region2, HammingDistance)

• Region1
  比較対象の最初の領域（バイナリ画像）。
• Region2
  比較対象の2番目の領域（バイナリ画像）。
• HammingDistance
  出力変数。領域間のハミング距離（変化量）が格納されます。

この関数は、2つの領域間の違いをピクセルレベルで計算し、違いがある領域のピクセル数（ハミング距離）を返します。結果として得られる数値は、2つの領域がどれだけ異なるかを示します。

使用例

次に、hamming_change_region関数を使って、2つのバイナリ画像領域の変化を検出する例を示します。

* 2つの領域を読み込む
read_image(Image1, 'example_image1')
read_image(Image2, 'example_image2')

* 画像をバイナリ領域に変換
threshold(Image1, Region1, 128, 255)
threshold(Image2, Region2, 128, 255)

* 領域間の変化をハミング距離で計算
hamming_change_region(Region1, Region2, HammingDistance)

* 結果の表示
disp_message(WindowID, 'Hamming Distance: ' + HammingDistance, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、2つのグレースケール画像をバイナリ画像として閾値処理し、それらの変化をハミング距離で評価しています。表示されるハミング距離の値が、2つの領域の変化の大きさを示しています。

実際の応用

画像の変化検出

hamming_change_region関数は、時間の経過による画像の変化を検出するのに非常に適しています。例えば、監視カメラの映像から物体の出現・消失を検出する場合に、この関数を使用して差分を計算し、変化があったかどうかを定量化できます。

バイナリ画像の比較

バイナリ領域の比較にも有効です。2つの領域がどれだけ一致しているかをハミング距離で評価することで、検査対象の形状が基準とどれだけ異なるかを測定できます。例えば、製造業の検査ラインで、欠陥のある部品と正常な部品の形状を比較する際に使用できます。

物体の位置変化の追跡

物体の位置変化や形状変化を追跡する場合にも、hamming_change_region関数が役立ちます。物体の形状が微妙に変わったり、位置が少しずれた場合でも、ハミング距離によって変化を定量的に検出することができます。

hamming_change_regionの応用例

次の例では、2つの異なるバイナリ領域間で物体の変化を検出し、その違いをハミング距離で表示します。

* 2つの異なるバイナリ画像を読み込む
read_image(Image1, 'object_before')
read_image(Image2, 'object_after')

* 画像をバイナリ領域に変換
threshold(Image1, Region1, 128, 255)
threshold(Image2, Region2, 128, 255)

* ハミング距離を計算して、物体の変化を検出
hamming_change_region(Region1, Region2, HammingDistance)

* 変化の度合いを表示
disp_message(WindowID, 'Object Change (Hamming Distance): ' + HammingDistance, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、物体の変化（例: 欠陥や動き）をハミング距離で定量化し、物体がどの程度変化したかを示しています。

まとめ

HALCONのhamming_change_region関数は、2つのバイナリ領域間の変化をハミング距離に基づいて検出するための非常に有効なツールです。画像の変化検出、バイナリ画像の比較、物体の形状変化の追跡など、さまざまな場面で応用でき、物体の出現や消失、形状の変化を定量的に評価できます。特に、監視システムや品質管理の現場で役立つでしょう。