【HALCON】minkowski_sub2 関数について - 2つの画像に対するミンコフスキー減算

HALCONのminkowski_sub2関数は、2つの画像に対してミンコフスキー減算を行い、オブジェクトを収縮させるためのツールです。この関数は、2つの画像の形状を組み合わせて減算処理を行うことで、複雑な構造の調整や、画像内の細かいノイズ除去を効果的に行うことができます。形態学的な画像処理において、オブジェクトの形状を縮小し、構造を調整する際に活用されます。

minkowski_sub2 関数の概要

minkowski_sub2関数は、2つの画像の形状をミンコフスキー減算の手法で組み合わせ、オブジェクトを収縮します。この操作により、複数の画像や形状を処理して縮小させることができ、ノイズ除去や形状強調に役立ちます。画像内の領域を細かく調整したい場合や、形状のディテールを保持しながら不要な部分を取り除く処理において効果的です。

この関数は、通常の収縮処理よりも柔軟で、2つの異なる画像の形状を基にして、より精密な形状操作を可能にします。

使用方法

基本的なminkowski_sub2関数の使用方法は以下の通りです。

minkowski_sub2(Image1, Image2, ResultImage)

• Image1
  最初の入力画像（縮小対象）。
• Image2
  2つ目の入力画像（減算に使用する構造要素として機能）。
• ResultImage
  ミンコフスキー減算の結果として生成される出力画像。

具体例

以下に、minkowski_sub2関数を使用して、2つの画像を組み合わせて収縮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')

* ミンコフスキー減算を実行して2つの画像を組み合わせて収縮
minkowski_sub2(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減算を行い、結果として両方の形状が組み合わされた収縮処理後の画像が生成されます。これにより、2つの異なる画像が一緒に縮小され、細かいノイズが取り除かれたり、形状が整理されます。

応用例

minkowski_sub2関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 複数の形状の収縮
  複数のオブジェクトや領域を組み合わせ、それらを収縮することで形状を整理し、画像の構造を改善します。

• ノイズ除去
  画像内のノイズや細かい不要な部分を減算することで除去し、重要な形状のみを保持します。

• 形状のディテール調整
  画像内の複雑な形状や細部を収縮させることで、必要なディテールを強調し、ノイズを取り除く前処理として有効です。

まとめ

HALCONのminkowski_sub2関数は、2つの画像を組み合わせてミンコフスキー減算を行い、形状を収縮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、画像内のノイズを取り除き、必要な形状を整理することができ、複雑な形態学的処理に適しています。特に、複数の領域を組み合わせて収縮させたい場合に有用です。