【HALCON】junctions_skeleton 関数について - スケルトン画像の交点検出

HALCONのjunctions_skeleton関数は、スケルトン化された画像における交点（ジャンクション）を検出するためのツールです。この関数を使うことで、物体の形状や構造が複雑な場合でも、交点を正確に検出でき、形状解析やパターン認識に応用することが可能です。特に、道路網や血管の解析など、線形構造物の交差点を検出する際に役立ちます。

junctions_skeleton 関数の概要

junctions_skeleton関数は、スケルトン化された画像から交点を特定します。スケルトン画像とは、物体の形状を簡略化して中心線のみを残したものです。この中心線の交差点を検出することで、物体の形状や構造の複雑さを解析したり、特徴を抽出することが可能です。

使用方法

基本的なjunctions_skeleton関数の使用方法は以下の通りです。

junctions_skeleton(Skeleton, Junctions)

• Skeleton
  スケルトン化された入力画像。
• Junctions
  出力される交点の座標（交点検出結果）。

具体例

以下に、junctions_skeleton関数を使用してスケルトン画像の交点を検出する例を示します。

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

* スケルトン化処理（例として）
skeleton(Image, Skeleton)

* スケルトン画像の交点を検出
junctions_skeleton(Skeleton, Junctions)

* 結果を表示
disp_image(Skeleton, WindowHandle)
disp_cross(WindowHandle, Junctions)

この例では、スケルトン化された画像Skeletonに対して交点を検出し、その結果をJunctionsとして出力しています。交点は画像上にクロスで表示され、視覚的に確認できます。

応用例

junctions_skeleton関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 道路網解析
  地図上の道路や交通網の交差点を検出し、交通解析やナビゲーションシステムの構築に使用されます。

• 血管構造解析
  医療画像において、血管のスケルトン画像を解析し、血管の分岐点や交点を特定して、診断や治療計画に役立てます。

• 形状解析
  工業製品や物体の形状を解析し、線形構造の交点を特定することで、設計の精度を確認します。

まとめ

HALCONのjunctions_skeleton関数は、スケルトン化された画像の交点を検出するための非常に有効なツールです。この関数を使用することで、複雑な形状や構造の交差点を正確に特定でき、形状解析やパターン認識、医療画像解析などの様々な分野で活用されます。特に、線形構造物の解析においては、交点の検出が重要な役割を果たします。