【HALCON】junctions_skeleton 関数について - スケルトンの接合点検出

HALCONのjunctions_skeleton関数は、スケルトン化されたオブジェクトから接合点（分岐点）を検出するための関数です。スケルトンとは、オブジェクトを細線化した形状のことで、主にネットワーク構造の解析や、形状の特性を把握するために用いられます。この関数を使用することで、形状の接合点を効率よく抽出し、接合点に基づく解析や特徴抽出が可能になります。

junctions_skeleton 関数の概要

junctions_skeleton関数は、細線化されたスケルトン画像から接合点を検出します。接合点とは、スケルトン上で3本以上の線が交差する点であり、オブジェクトの構造を理解するための重要な手がかりとなります。これにより、複雑な形状やネットワーク状の構造を解析することが可能です。

基本構文

junctions_skeleton(Skeleton, JunctionPoints)

• Skeleton
  スケルトン化された入力オブジェクト（細線化処理された形状データ）。

• JunctionPoints
  検出された接合点の座標。複数の交差点が含まれます。

使用方法

以下は、junctions_skeleton関数を使用してスケルトン化されたオブジェクトの接合点を検出する基本的な例です。

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

* オブジェクトを抽出（例: 閾値処理）
threshold(Image, Region, 128, 255)

* スケルトン化処理
skeleton(Region, Skeleton)

* 接合点の検出
junctions_skeleton(Skeleton, JunctionPoints)

* 結果を表示
disp_image(Skeleton, WindowHandle)
disp_circle(WindowHandle, JunctionPoints, 5)
disp_message(WindowHandle, 'Junction Points Detected', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、画像からオブジェクトを抽出し、スケルトン化処理を行った後にjunctions_skeleton関数を使用して接合点を検出しています。検出された接合点は画像上に円として描画され、スケルトンとともに表示されます。

応用例

junctions_skeleton関数は、以下のようなシナリオで有効です。

• ネットワーク構造の解析
  道路やパイプラインなど、ネットワーク状の構造の分岐点を検出し、接合点を基にした解析を行います。

• 形状認識と特徴抽出
  オブジェクトの形状内にある分岐点や交差点を基にして、形状の特徴を定量化し、他の形状との比較や分類に利用します。

• 製造業での検査
  製品の構造が設計通りであるかを確認するために、接合点の位置を検出し、設計データとの比較を行います。

まとめ

HALCONのjunctions_skeleton関数は、スケルトン化されたオブジェクトから接合点を効率的に検出するためのツールです。複雑なネットワーク構造や形状の解析に役立ち、接合点に基づく特徴抽出や形状認識に活用できます。