【HALCON】match_fourier_coeff 関数について - フーリエ係数によるマッチング

HALCONのmatch_fourier_coeff関数は、フーリエ係数を用いて画像や輪郭の形状をマッチングするためのツールです。フーリエ変換を使用して形状の特徴を捉え、それらを比較することで、画像解析やパターン認識において高い精度のマッチングを実現します。フーリエ変換は、空間領域の情報を周波数領域に変換し、形状の重要な特徴を抽出するために使用されます。

match_fourier_coeff 関数の概要

match_fourier_coeff関数は、画像内の形状や輪郭をフーリエ変換し、そのフーリエ係数を使ってマッチングを行います。この手法により、形状の回転やスケールの変化に対してロバストなマッチングが可能です。フーリエ変換は、形状の空間的な情報を周波数領域に変換する技術であり、異なるサイズや向きの形状も同様に比較できる利点があります。

使用方法

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

match_fourier_coeff(FourierCoeff1, FourierCoeff2, Score)

• FourierCoeff1
  1つ目のフーリエ係数。
• FourierCoeff2
  2つ目のフーリエ係数。
• Score
  マッチングのスコア（出力）。

具体例

以下に、match_fourier_coeff関数を使用して2つの形状のフーリエ係数をマッチングする例を示します。

* 2つの形状のフーリエ係数を生成
gen_contour_fourier_coeff(Contour1, 10, FourierCoeff1)
gen_contour_fourier_coeff(Contour2, 10, FourierCoeff2)

* フーリエ係数によるマッチング
match_fourier_coeff(FourierCoeff1, FourierCoeff2, Score)

* マッチングスコアを表示
disp_message(WindowHandle, 'Matching Score: ' + Score, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、2つの輪郭（Contour1とContour2）のフーリエ係数を生成し、それらをmatch_fourier_coeff関数でマッチングしています。結果として、スコアScoreが計算され、形状がどれだけ一致しているかを評価しています。

応用例

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

• 形状マッチング
  フーリエ係数を使って、回転やスケールに対してロバストな形状マッチングを行い、物体認識や分類に応用します。

• パターン認識
  複数のパターンやオブジェクトの識別において、フーリエ変換による特徴抽出を行い、高精度なマッチングを実現します。

• 回転不変の形状分析
  物体の回転やスケーリングによる形状の変化に強いマッチングを行い、形状比較や類似度評価に活用されます。

まとめ

HALCONのmatch_fourier_coeff関数は、フーリエ係数を用いて形状や輪郭のマッチングを行うための強力なツールです。回転やスケールに対してロバストなマッチングを実現でき、物体認識やパターン認識、形状解析の分野で非常に有効です。特に、形状の特徴を捉える際に有用で、異なる視点やサイズのオブジェクトを正確にマッチングできます。