【HALCON】histo_2dim 関数について - 2次元ヒストグラムの計算

HALCONのhisto_2dim関数は、2つの画像チャネル間のピクセル値の分布を基に、2次元ヒストグラムを計算するための関数です。2次元ヒストグラムは、画像内の色や輝度の分布を解析し、特徴量抽出やパターン認識に活用されます。これにより、画像内の異なる領域やパターンを色や輝度の組み合わせに基づいて評価することができます。

histo_2dim 関数の概要

histo_2dim関数は、2つの異なる画像チャネル（例：色相と彩度、または2つの異なる色チャネル）間のピクセル値の組み合わせを基に、2次元ヒストグラムを生成します。このヒストグラムは、各チャネルにおけるピクセルの出現頻度を2次元のマトリックス形式で表し、画像内の色や輝度の関連性を視覚化する手段となります。

2次元ヒストグラムは、画像解析における色の特徴抽出や、画像内の特定パターンの検出、分類に使用されます。

基本的な使用方法

以下は、histo_2dim関数の基本的な構文です。

histo_2dim(Image1, Image2, Histogram, Min1, Max1, Min2, Max2, NumBins1, NumBins2)

• Image1:
  1つ目の画像チャネル。

• Image2:
  2つ目の画像チャネル。

• Histogram:
  計算された2次元ヒストグラムが格納される出力変数。

• Min1, Max1:
  1つ目の画像チャネルの最小値と最大値。

• Min2, Max2:
  2つ目の画像チャネルの最小値と最大値。

• NumBins1, NumBins2:
  それぞれのチャネルに対するビン（ヒストグラムの区分）数。

この関数を使用すると、2つの画像チャネル間のピクセル値の分布に基づいて、2次元ヒストグラムを生成できます。

具体例

以下に、histo_2dimを使用して2次元ヒストグラムを計算する例を示します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image')

* 色チャネル（例: 色相と彩度）を分離
decompose3(Image, ImageRed, ImageGreen, ImageBlue)

* 2次元ヒストグラムの計算（例: 赤と緑チャネル間）
Min1 := 0
Max1 := 255
Min2 := 0
Max2 := 255
NumBins1 := 16
NumBins2 := 16

histo_2dim(ImageRed, ImageGreen, Histogram, Min1, Max1, Min2, Max2, NumBins1, NumBins2)

* ヒストグラムの表示
disp_histogram(Histogram, WindowHandle)

この例では、カラー画像を読み込み、赤と緑の色チャネルを分離しています。その後、赤チャネルと緑チャネルの2次元ヒストグラムを計算し、結果を表示しています。

応用例

histo_2dimは、以下のような場面で役立ちます。

• 色ベースの特徴量抽出
  色の分布を基にして、画像内の特徴やパターンを分析する際に有効です。特定の色の組み合わせや傾向を視覚化することで、画像の分類や物体認識に活用できます。

• 画像のパターン認識
  2次元ヒストグラムを用いて、画像内のパターンや特定領域を解析し、パターン認識や異常検出に役立てることができます。

• マルチチャネル解析
  複数のチャネルを組み合わせた解析を行うことで、1次元ヒストグラムでは得られない、より詳細な画像情報を得ることが可能です。

2次元ヒストグラムの解析

2次元ヒストグラムは、2つのチャネル間のピクセル分布を視覚的に表示するため、色や輝度の相関関係を把握するための強力なツールです。各軸がそれぞれのチャネルのビンを表し、ヒストグラムの各セルにはそのピクセル値の出現頻度が記録されます。頻度が高い部分は、特定の色や輝度の組み合わせが頻繁に出現していることを意味します。

まとめ

HALCONのhisto_2dim関数は、2つの画像チャネル間のピクセル値分布を基に2次元ヒストグラムを計算し、色や輝度の組み合わせを解析するための強力なツールです。この関数を使用することで、画像の特徴量抽出やパターン認識を効率的に行うことができ、色ベースの解析において特に効果を発揮します。特に、画像の分類や異常検出において応用範囲が広い技術です。