【HALCON】illuminate 関数について - 画像の照明補正

HALCONのilluminate関数は、画像の照明条件を補正し、コントラストや明るさを調整するためのツールです。画像内の照明のムラや不均一を補正し、画像解析や物体認識の精度を向上させるために使用されます。この関数を使用することで、照明の影響を減らし、対象物の特徴を明確に浮かび上がらせることができます。

illuminate 関数の概要

illuminate関数は、画像全体の照明を均一化し、明るさやコントラストを調整します。この補正は、照明条件が異なる環境下で撮影された画像や、影や光の強弱がある場合に非常に有効です。照明補正によって、画像内の重要な部分が明瞭になり、画像解析が容易になります。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

illuminate(Image, IlluminatedImage)

• Image
  照明補正を行う入力画像。
• IlluminatedImage
  補正された出力画像。

具体例

以下に、illuminate関数を使用して照明補正を行う例を示します。

* 画像を読み込む
read_image(Image, 'example.png')

* 照明補正を適用
illuminate(Image, IlluminatedImage)

* 結果を表示
disp_obj(IlluminatedImage, WindowHandle)

この例では、illuminate関数を使用して、画像全体の照明を補正し、明るさのムラを減少させています。これにより、画像内の対象物や特徴がより鮮明に表示されます。

応用例

illuminate関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 照明条件の変動による影響を軽減
  画像内の照明条件の不均一を補正し、安定した画像解析を行います。
• 視覚的特徴の強調
  対象物のコントラストを向上させ、エッジや特徴的な部分を際立たせることで、物体認識や検査の精度を高めます。
• 製品検査や品質管理
  工業製品の画像検査において、照明のムラを排除し、表面の欠陥や異常を検出しやすくします。

まとめ

HALCONのilluminate関数は、画像内の照明条件を補正してコントラストや明るさを最適化するための便利なツールです。画像のムラを軽減し、対象物の特徴を強調することで、画像処理や解析の精度を向上させることができます。照明環境が変動するシーンでも安定した結果を得るために広く活用できます。