【HALCON】minkowski_add2 関数について - 2つの画像に対するミンコフスキー加算

HALCONのminkowski_add2関数は、2つの入力画像に対してミンコフスキー加算を行い、それらの形状を結合することで、オブジェクトを膨張させるためのツールです。この関数を使用すると、2つの画像の形態を合わせて拡張し、物体のサイズを増大させたり、隣接する物体を結合したりすることが可能です。形態学的な画像処理において、オブジェクトの構造を強調したり、接触している領域を一つにまとめたりするシーンで特に効果的です。

minkowski_add2 関数の概要

minkowski_add2関数は、2つの画像の形状をミンコフスキー加算の手法を用いて結合します。これにより、2つの画像の形態が拡張され、膨張処理が行われます。この操作は、通常の膨張処理に加え、複数の画像を基にして形状を結合する特殊なケースに適しており、形態学的な解析や前処理において有効です。

例えば、物体検出後に複数の部分が分断されている場合に、これらを統合する際に使用されることがあります。

使用方法

基本的なminkowski_add2関数の使用方法は以下の通りです。

minkowski_add2(Image1, Image2, ResultImage)

• Image1
  最初の入力画像（膨張対象）。
• Image2
  2つ目の入力画像（構造要素として使用）。
• ResultImage
  ミンコフスキー加算の結果として生成される出力画像。

具体例

以下に、minkowski_add2関数を使用して、2つの画像を結合し、膨張処理を行う例を示します。

* 2つの画像を読み込む
read_image(Image1, 'object_image1.png')
read_image(Image2, 'object_image2.png')

* ミンコフスキー加算を実行して2つの画像を結合
minkowski_add2(Image1, Image2, ResultImage)

* 結果を表示
disp_image(ResultImage, WindowHandle)

この例では、object_image1.pngとobject_image2.pngという2つの画像に対してミンコフスキー加算を実行し、結果として両方の画像の形状が加算された出力画像が生成されます。これにより、オブジェクトが拡大され、形態が結合された状態になります。

応用例

minkowski_add2関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 複数オブジェクトの結合
  複数のオブジェクトや領域を一つにまとめ、形状を拡張して結合します。物体の形態を強調したい場合に効果的です。

• 形態学的解析の前処理
  画像内の複数の部分を結合することで、解析や検出を効率化します。例えば、断片化された領域を一つにまとめることで、後続の処理が容易になります。

• 形状強調
  膨張処理を通じて、オブジェクトの形状や境界を強調し、画像内の構造をより明確にします。

まとめ

HALCONのminkowski_add2関数は、2つの画像をミンコフスキー加算により結合し、形状を膨張させるための強力なツールです。この関数を使用することで、オブジェクトの形状を結合して拡張し、画像解析や形態学的な処理を容易に行うことができます。特に、複数の画像や領域を結合して強調したいシーンで有用です。