【HALCON】hit_or_miss_golay関数ガイド - ゴレイ要素を使用した形状検出

HALCONのhit_or_miss_golay関数は、バイナリ画像に対してゴレイ要素を用いたヒットオアミス変換を適用し、特定の形状や構造的特徴を検出するために使用されます。ゴレイ要素（Golay elements）は、交差点や端点、連結部分、コーナーなど、バイナリ画像の中で特定のパターンを見つけるのに適した構造要素です。これにより、製造業の検査や画像解析で、特定の幾何学的形状を効率よく検出できます。

hit_or_miss_golay関数の概要

hit_or_miss_golay関数は、バイナリ画像に対してゴレイ要素と呼ばれる特定の構造要素を使用して、特定の形状を検出するためのヒットオアミス変換を実行します。ゴレイ要素は、モルフォロジー処理の一部で、交差点や端点などの重要な形状を見つけるのに特化しています。

基本構文

hit_or_miss_golay(Region, HitMiss, GolayType)

• Region
  入力のバイナリ画像領域。
• HitMiss
  検出結果として出力される領域。
• GolayType
  ゴレイ要素のタイプを指定します。'c'（交差点）、'e'（端点）、'i'（内部点）、'v'（角、コーナー）などのタイプがあります。

ゴレイ要素の種類

ゴレイ要素は、バイナリ画像中の特定の形状や構造を検出するために使われる小さなパターンです。hit_or_miss_golay関数では、次のような代表的なゴレイ要素を指定できます。

• 'c'
  交差点（crossing） : 交差点や複数の線が交わるポイントを検出します。

• 'e'
  端点（end point） : 線の終わりや物体の端点を検出します。

• 'i'
  内部点（inner point） : 内部にあるポイントを検出します。

• 'v'
  角やコーナー（corner） : 角やコーナー部分を検出します。

これらのゴレイ要素を適用することで、バイナリ画像内の特定のパターンを簡単に抽出できます。

使用例

次に、hit_or_miss_golay関数を使ってバイナリ画像から交差点を検出する例を示します。

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

* 画像をバイナリ化（しきい値処理）
threshold(Image, Region, 128, 255)

* ゴレイ要素を使って交差点（crossing points）を検出
hit_or_miss_golay(Region, HitMiss, 'c')

* 結果の表示
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowID)
disp_region(HitMiss, WindowID)

この例では、ゴレイ要素'c'を使用して、バイナリ化された画像の中で交差点を検出しています。検出された交差点は、出力領域として表示されます。

実際の応用

交差点や端点の検出

ゴレイ要素を使用して、交差点や端点を精度高く検出できます。例えば、道路や線路の交差点を見つけるために使用されるほか、物体の端点を検出することで形状認識に役立ちます。

コーナー検出

'v'タイプのゴレイ要素は、コーナー部分を検出するために設計されています。コーナー検出は、建物や物体の形状を正確に解析する際に有効で、製造業における品質検査や構造解析で使用されます。

形状解析やパターン認識

hit_or_miss_golay関数は、画像中の特定のパターンや形状を識別するために効果的です。物体の構造的特徴を捉えるために、さまざまなゴレイ要素を使用して、パターン認識や構造検査に応用できます。

hit_or_miss_golayの応用例

次の例では、'e'タイプのゴレイ要素を使用して、バイナリ画像中の端点を検出します。

* 端点を検出するためのhit_or_miss_golayの使用
read_image(Image, 'example_image')

* バイナリ化処理
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 端点（end points）の検出
hit_or_miss_golay(Region, HitMiss, 'e')

* 検出結果の表示
disp_region(HitMiss, WindowID)

この例では、端点を検出するために'e'ゴレイ要素を使用し、線や物体の端点を特定しています。これにより、線や形状の終端が明確に示されます。

まとめ

HALCONのhit_or_miss_golay関数は、バイナリ画像内でゴレイ要素を用いて特定のパターンや形状を検出するための強力なツールです。交差点、端点、コーナーなど、さまざまな構造的特徴を効率よく抽出することが可能です。製造業や検査システムにおける品質管理やパターン認識など、幅広いアプリケーションにおいて、形状解析に非常に有効です。