【HALCON】hit_or_miss関数ガイド - ヒットオアミス変換による形状検出

HALCONのhit_or_miss関数は、バイナリ画像に対してヒットオアミス変換を適用し、特定の形状やパターンを検出するための関数です。この変換は、画像中に存在する特定のパターンを精度高く見つけるために、モルフォロジー処理を使用してバイナリ画像を解析します。特定の形状を持つ物体やパターンを見つけたい場面で非常に有効です。

hit_or_miss関数の概要

hit_or_miss関数は、バイナリ画像の特定の領域に対して、指定した形状の構造要素を適用し、形状が一致する部分を検出します。ヒットオアミス変換は、モルフォロジーの基本操作の1つであり、形状認識やパターンマッチングに広く使われています。

基本構文

hit_or_miss(Region, HitMiss, Mask1, Mask2)

• Region
  入力となるバイナリ画像。
• HitMiss
  出力領域。検出された形状が格納されます。
• Mask1
  形状の「ヒット」（一致）を定義するための構造要素。
• Mask2
  形状の「ミス」（不一致）を定義するための構造要素。

この関数では、Mask1（ヒットのパターン）とMask2（ミスのパターン）を組み合わせて、バイナリ画像内で特定の形状が存在する領域を検出します。

ヒットオアミス変換の役割

ヒットオアミス変換は、バイナリ画像に対して、特定の形状やパターンが存在するかどうかを調べるために使用されます。主に以下の用途で利用されます。

• 形状検出: 画像内の特定の形状（例えば、角や交差点）を検出します。
• パターンマッチング: 特定のパターンが画像内に存在するかを調べるために使用されます。

使用例

次に、hit_or_miss関数を使ってバイナリ画像から特定の形状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)

* 形状を検出するための構造要素を定義
gen_structuring_element('rectangle', 3, 3, Mask1)
gen_structuring_element('rectangle', 5, 5, Mask2)

* ヒットオアミス変換の実行
hit_or_miss(Region, HitMiss, Mask1, Mask2)

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

この例では、Mask1とMask2という2つの構造要素を使って、バイナリ化された画像の中で特定のパターンを持つ領域を検出しています。結果として、検出された領域が画面に表示されます。

実際の応用

形状検出とパターン認識

hit_or_miss関数は、製造業や品質管理における形状検出に非常に有効です。例えば、PCB（プリント基板）の検査では、特定の接点や配線パターンが存在するかどうかを確認するのに使用されます。また、製造ラインにおける欠陥検出にも利用されます。

特定パターンの位置特定

ヒットオアミス変換は、画像内で特定のパターンが出現する位置を正確に特定するために使用できます。パターン認識や物体検出の前処理としても効果的です。例えば、機械部品の接合部分やエッジの特定に利用できます。

バイナリ画像処理の一部としての応用

ヒットオアミス変換は、他のバイナリ画像処理と組み合わせることで、より高度な画像解析が可能です。例えば、エッジ検出や領域抽出と併用することで、画像内の微細な特徴を精度高く検出できます。

hit_or_missの応用例

次の例では、PCB基板のバイナリ画像から、特定の配線パターンを検出するためにhit_or_miss関数を使用しています。

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

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

* 配線パターンを検出するための構造要素を定義
gen_structuring_element('rectangle', 3, 3, Mask1)
gen_structuring_element('rectangle', 5, 5, Mask2)

* ヒットオアミス変換の実行
hit_or_miss(Region, HitMiss, Mask1, Mask2)

* 結果の表示
disp_region(HitMiss, WindowID)

この例では、基板上の配線パターンを検出するために、特定の矩形構造要素を使用してヒットオアミス変換を実行しています。これにより、基板上の配線が存在するかどうかを精度高く確認できます。

まとめ

HALCONのhit_or_miss関数は、バイナリ画像内の特定の形状やパターンを検出するための強力なツールです。ヒットオアミス変換は、指定した構造要素に基づいて画像の特定部分を精度高く抽出するため、製造業や品質管理、形状認識、欠陥検出など、さまざまな用途で効果的に使用されます。適切な構造要素を設計し、画像内のパターンを効率的に解析することが可能です。