【HALCON】points_foerstner 関数について - フェルストナー法によるコーナー検出

HALCONのpoints_foerstner関数は、フェルストナー法を使用して画像内の特徴点（コーナー）を検出するためのツールです。フェルストナー法は、特にコーナーやエッジの検出に優れており、物体認識、画像トラッキング、3D再構築など、さまざまな画像解析タスクに利用されます。高精度なコーナー検出が可能なため、画像の特徴点を抽出する際に非常に有効です。

points_foerstner 関数の概要

points_foerstner関数は、入力画像に対してフェルストナー法を適用し、コーナーやエッジの特徴点を検出します。検出された特徴点は、その後の物体認識や3D再構築、物体追跡の基礎となるため、画像解析の重要なステップとなります。フェルストナー法は、精度の高いコーナー検出が求められる場面で効果を発揮します。

基本構文

points_foerstner(Image, Quality, Disparity, Alpha, Points, Covariance)

• Image
  処理対象の画像。
• Quality
  コーナー検出の品質を決定するしきい値（検出の精度を制御）。
• Disparity
  コーナーと直線を区別するための不一致のしきい値。
• Alpha
  コーナー検出の感度を制御するためのパラメータ。
• Points
  検出された特徴点の座標（X, Y）を出力。
• Covariance
  各コーナーの分散を出力。

使用方法

以下は、points_foerstner関数を使って画像内の特徴点を検出する基本的な例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image.tiff')

* フェルストナー法を用いてコーナーを検出
Quality := 0.5
Disparity := 1.0
Alpha := 0.5

points_foerstner(Image, Quality, Disparity, Alpha, Points, Covariance)

* 結果の表示
disp_image(Image, WindowHandle)
disp_cross(WindowHandle, Points, 6, 0)

この例では、example_image.tiffという画像に対してフェルストナー法を適用し、Quality、Disparity、Alphaの値を調整して特徴点を検出しています。検出されたポイントはPointsとして出力され、画面にクロスマークで表示されます。

応用例

points_foerstner関数は、以下のような場面で特に有効です。

• 物体認識とトラッキング
  コーナーや特徴点を利用して、物体の位置や形状を認識し、動体の追跡に使用できます。高精度な特徴点検出により、物体の位置合わせや形状解析が正確に行えます。

• 3D再構築
  画像中のコーナーや特徴点を検出し、それを基に複数の画像から物体の3D形状を再構築することができます。ステレオビジョンや多視点カメラのアプリケーションにおいて非常に有効です。

• 特徴点ベースのマッチング
  異なる画像間での対応する特徴点を見つけることで、画像の位置合わせや変形の解析に利用できます。これにより、パターン認識や画像間の差異検出が行えます。

主な引数

• Image: 処理対象のグレースケール画像。
• Quality: コーナーの品質を決定するしきい値。値が高いほど検出されるコーナーの品質が高くなります。
• Disparity: コーナーと直線を区別するためのしきい値。
• Alpha: コーナー検出の感度を制御します。値を調整して検出の範囲や精度を最適化します。
• Points: 検出された特徴点の座標（X, Y）。
• Covariance: 各コーナーの分散（特徴点の精度に関する情報）。

まとめ

HALCONのpoints_foerstner関数は、フェルストナー法を用いて画像内の特徴点やコーナーを検出するための強力なツールです。高精度な特徴点検出が可能で、物体認識やトラッキング、3D再構築など、幅広い画像解析の分野で活用されます。検出精度を調整するパラメータにより、さまざまな画像に対応した柔軟な解析が可能です。