【HALCON】label_to_region関数ガイド - ラベル画像から領域への変換

HALCONのlabel_to_region関数は、ラベル画像から対応する領域（Region）を抽出するための関数です。ラベル画像は、各ピクセルに異なるラベル（整数値）が割り当てられている画像で、これを用いることで、異なるオブジェクトや領域を簡単に識別し、個別の領域として解析することが可能になります。複数のオブジェクトを一度に処理する際に便利なツールです。

label_to_region関数の概要

label_to_region関数は、ラベル画像の各ラベルに対応する領域を抽出します。ラベル画像の各ピクセルにはラベル値が割り当てられており、同じラベル値を持つピクセルが1つの領域としてグループ化されます。label_to_region関数を使用すると、これらのラベル値に基づいて領域を生成し、それぞれのオブジェクトを個別に解析できます。

基本構文

label_to_region(Region, LabelImage)

• Region
  出力される領域オブジェクト。ラベルに基づいて抽出された領域が格納されます。
• LabelImage
  入力となるラベル画像。各ピクセルが異なるラベル値を持つ画像です。

この関数は、入力としてラベル画像を受け取り、それに基づいて各ラベル値に対応する領域を生成し、出力します。

使用例

次に、label_to_region関数を使ってラベル画像から領域を抽出するシンプルな例を示します。

* ラベル画像の読み込み
read_image(LabelImage, 'label_image')

* ラベル画像から領域を抽出
label_to_region(Regions, LabelImage)

* 各領域の表示
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowID)
disp_region(Regions, WindowID)

この例では、ラベル画像LabelImageから各ラベルに対応する領域をlabel_to_regionで抽出し、その領域をウィンドウに表示しています。

実際の応用

オブジェクトの識別と解析

label_to_region関数は、複数のオブジェクトが含まれる画像に対して、オブジェクトごとに領域を抽出するために有効です。例えば、製造ラインにおける製品検査では、各製品がラベルで区別されている場合、それらを個別に識別して解析することができます。

画像分割後の処理

ラベル画像は、画像分割（セグメンテーション）後に生成されることが多いです。分割された画像内の領域ごとに異なるラベルが付与され、そのラベルを基にlabel_to_regionで各領域を抽出し、さらに詳細な処理を行うことが可能です。

クラスタリングの結果の解析

クラスタリングアルゴリズムを使用して、画像内のピクセルをグループ化し、ラベル画像として保存することができます。label_to_regionを使用することで、各クラスタに対応する領域を抽出し、それぞれのクラスタの特徴を解析できます。

label_to_regionの応用例

次に、ラベル画像を用いて、画像中の異なるオブジェクトを識別し、それぞれの領域を解析する応用例を示します。

* ラベル画像の読み込み
read_image(LabelImage, 'objects_label_image')

* ラベル画像から領域を抽出
label_to_region(Regions, LabelImage)

* 各領域の面積を計算
area_center(Regions, Area, Row, Column)

* 面積が小さい領域をフィルタリング
select_shape(Regions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999)

* 結果の表示
disp_region(SelectedRegions, WindowID)

この例では、label_to_regionで抽出した領域に対して面積を計算し、特定の面積範囲に収まる領域のみをフィルタリングしています。

まとめ

HALCONのlabel_to_region関数は、ラベル画像から対応する領域を抽出するための強力なツールです。複数のオブジェクトや領域を効率よく扱う際に特に有効で、画像分割やクラスタリングの結果をさらに詳細に解析するために活用できます。製造業の検査や、物体認識、画像解析など、幅広い分野で応用できる機能です。