【HALCON】local_min 関数について - ローカル最小値の検出

HALCONのlocal_min関数は、画像内のローカル最小値（局所的に最も暗いピクセル）を検出するためのツールです。この関数は、指定された領域内で最も暗いピクセルを特定し、形状解析やパターン認識に役立ちます。ノイズ除去や物体検出の前処理としても効果的です。

local_min 関数の概要

local_min関数は、画像内の各領域において局所的な最小値（最も暗いピクセル）を検出します。この機能は、特定の範囲内で他のピクセル値よりも低い値を持つピクセルを見つけ出し、その座標を出力します。主に、特徴的な暗い領域を見つける際に使用され、例えば、物体の凹みや陰影、くぼみを検出するために活用されます。

使用方法

基本的なlocal_min関数の使用方法は以下の通りです。

local_min(Image, MinimaRegions)

• Image
  ローカル最小値を検出する対象となる入力画像。
• MinimaRegions
  検出されたローカル最小値の位置（出力として得られる領域）。

具体例

以下に、local_min関数を使用してローカル最小値を検出する例を示します。

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

* 画像内のローカル最小値を検出
local_min(Image, MinimaRegions)

* 結果を表示
disp_image(Image, WindowHandle)
disp_region(MinimaRegions, WindowHandle)

この例では、sample_image.pngという画像に対してローカル最小値を検出し、その結果をMinimaRegionsとして保存しています。検出された最小値の位置は画像上に表示されます。

応用例

local_min関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 物体検出
  物体の表面や画像内で最も暗い領域を検出することで、特定のパターンや形状の解析に使用されます。

• 特徴抽出
  画像内の特徴的な陰影や凹み、くぼみを検出し、形状の認識や分析に役立ちます。

• ノイズ除去
  ローカル最小値を特定することで、ノイズの影響を減らし、画像の品質を向上させる前処理として使用されます。

まとめ

HALCONのlocal_min関数は、画像内のローカル最小値を検出するための強力なツールです。この関数を使用することで、画像解析や物体検出において、暗い領域や特徴的なパターンを正確に検出できます。特に、画像の質を向上させたり、ノイズ除去の前処理として非常に有効です。