【HALCON】hough_circles 関数について - ハフ変換による円検出

HALCONのhough_circles関数は、ハフ変換を用いて画像内の円形オブジェクトを検出するためのアルゴリズムを提供します。この関数は、工業検査やパターン認識、医療画像解析など、多くの分野で円形の構造物やオブジェクトを見つける際に活用されています。

hough_circles 関数の概要

hough_circles関数は、エッジ検出結果をもとに、ハフ変換アルゴリズムを使用して画像内の円を検出します。このアルゴリズムは、円形の輪郭を持つオブジェクトを精度高く検出できるため、複数の半径を持つ円の検出にも対応しています。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

hough_circles(EdgeImage, MinRadius, MaxRadius, Circles)

• EdgeImage
  円の検出対象となるエッジ画像。
• MinRadius
  検出する円の最小半径。
• MaxRadius
  検出する円の最大半径。
• Circles
  検出された円の中心座標と半径が格納されるリスト。

具体例

以下は、hough_circles関数を使用して画像内の円を検出する簡単な例です。

* エッジ検出
edges_image(Image, 'canny', 1, 20, 40, EdgeImage)

* ハフ変換による円検出
hough_circles(EdgeImage, 10, 100, Circles)

* 検出された円の表示
for i := 0 to |Circles| - 1 by 1
    * 各円の中心座標と半径を取得
    Circle := Circles[i]
    disp_circle(WindowHandle, Circle[0], Circle[1], Circle[2])
endfor

この例では、まずエッジ検出を行い、その結果をhough_circles関数に入力して円を検出しています。Circlesには検出された円の中心座標と半径が格納され、その情報を使って円を表示します。

応用例

hough_circles関数は、以下のようなシーンで特に役立ちます。

• 工業検査
  製品の円形部品や穴の検出に使用され、寸法の正確さを検証する際に役立ちます。

• 医療画像解析
  CTスキャンやMRI画像における円形構造（血管や腫瘍など）の検出。

• パターン認識
  機械学習やAIを用いた画像認識において、円形の特徴を検出して識別に利用する場合。

まとめ

HALCONのhough_circles関数は、円形オブジェクトの検出に非常に強力なツールであり、ハフ変換を利用して高精度な解析を行うことができます。この関数を用いることで、工業や医療、パターン認識の分野において、様々な形状の円の検出が効率的に行えます。