【HALCON】lines_facet 関数について - ファセットモデルによる直線検出

HALCONのlines_facet関数は、ファセットモデルに基づいて画像内の直線を検出するためのツールです。ファセットモデルは、画像の局所的な近似を使用してエッジや直線を抽出する方法であり、この関数を使用することで、画像内の直線を効率的に検出できます。ファセットモデルに基づく検出は、画像内のノイズを軽減しつつ、正確なエッジ検出を可能にします。

lines_facet 関数の概要

lines_facet関数は、ファセットモデルを使用して画像内の直線を検出します。この手法では、画像の局所的な領域を多項式で近似し、その結果を基にして直線を特定します。このアプローチは、ノイズの影響を抑えながらエッジ検出を行うため、精度の高い直線検出が可能です。

基本構文

lines_facet(Image, Lines, Smoothing, Threshold)

• Image
  入力画像。直線検出を行いたい画像を指定します。

• Lines
  出力されるXLDフォーマットの直線データ。検出された直線がこの変数に格納されます。

• Smoothing
  画像平滑化のためのスムージングパラメータ。この値を大きくするほど、ノイズの除去が強くなります。

• Threshold
  エッジ検出のための閾値。値を高くするほど、強いエッジのみが検出されます。

使用方法

以下は、lines_facet関数を使用してファセットモデルに基づく直線検出を行う基本的な例です。

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

* ファセットモデルによる直線検出
Smoothing := 1.0
Threshold := 30
lines_facet(Image, Lines, Smoothing, Threshold)

* 検出された直線を表示
disp_xld(Lines, WindowHandle)
disp_message(WindowHandle, 'Detected Lines (Facet Model)', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、入力画像に対してlines_facet関数を使用し、ファセットモデルを基に直線を検出しています。SmoothingやThresholdのパラメータを調整することで、ノイズを軽減しながら直線を正確に抽出できます。

応用例

lines_facet関数は、以下のような場面で有効です。

• 形状認識
  物体の輪郭や形状を検出し、製造業や品質検査で形状認識を行う際に使用されます。

• パターン解析
  直線が重要なパターンや特徴（例: 建物の輪郭、道路のレーン）を抽出するために、パターン解析の前処理として役立ちます。

• エッジ検出
  ノイズの多い画像でも、ファセットモデルによってエッジを正確に検出し、画像解析に使用できます。

まとめ

HALCONのlines_facet関数は、ファセットモデルを使用して画像内の直線を検出する強力なツールです。ノイズを軽減しながら正確に直線を抽出できるため、形状認識やパターン解析の前処理に最適です。