【HALCON】points_harris_binomial 関数について - ハリスコーナー検出による特徴点抽出

HALCONのpoints_harris_binomial関数は、画像内の角（コーナー）や特徴点を検出するために、ハリスコーナー検出法を使用するツールです。この手法は、物体のエッジやコーナーを正確に検出し、画像認識、物体トラッキング、3D再構成など多くの画像処理アプリケーションに応用されています。

points_harris_binomial 関数の概要

points_harris_binomial関数は、ハリスコーナー検出法を利用して、画像内の特徴的な点（コーナー）を抽出します。ハリスコーナー検出は、エッジ検出とは異なり、物体の輪郭や内部の角度の変化を捉えることで、物体の形状や位置をより正確に認識することができます。この関数は、スムージング処理としきい値を適用して、特定の条件を満たす特徴点を抽出します。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

points_harris_binomial(Image, Points, Alpha, Threshold, MinDistance, NMS)

• Image
  処理対象となる入力画像。
• Points
  検出された特徴点（コーナー）が格納される出力変数。
• Alpha
  スムージングフィルタのパラメータ（通常は0.04など小さな値）。
• Threshold
  コーナー検出に使用するしきい値。高いほど検出されるコーナーが減少します。
• MinDistance
  コーナー間の最小距離を設定し、近接する特徴点の除去に利用されます。
• NMS
  ノンマキシマムサプレッション（重複するコーナーの抑制）の適用方法。

具体例

以下は、points_harris_binomial関数を使用して画像内のコーナーを検出する例です。

* 入力画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image.png')

* ハリスコーナー検出
points_harris_binomial(Image, Points, 0.04, 1000, 10, 'true')

* 検出された特徴点の表示
for i := 0 to |Points| - 1 by 1
    disp_cross(WindowHandle, Points[i][0], Points[i][1], 6, 0)
endfor

この例では、ハリスコーナー検出法を適用し、しきい値を1000、最小距離を10に設定して、画像内の特徴点を検出しています。検出された特徴点は、交差点（クロス）として表示されています。

応用例

points_harris_binomial関数は、以下のようなシーンで特に有効です。

• 物体認識・トラッキング
  動画内の物体やシーンの特徴点を検出し、これを基に物体の認識や追跡を行います。

• 3D再構成
  異なる視点からの複数の画像で特徴点をマッチングし、3D形状の再構成に役立てます。

• 工業検査
  部品や製品の表面にあるコーナーやエッジの変形や欠損を検出し、精密な検査を行います。

• パターン認識
  画像内の特定の特徴を基に、テンプレートマッチングやパターン認識を行います。

まとめ

HALCONのpoints_harris_binomial関数は、ハリスコーナー検出法を利用して、画像内の特徴点を抽出するための強力なツールです。物体の形状や位置情報を正確に取得できるため、工業検査や物体認識、3D再構成など、さまざまな画像処理アプリケーションで応用が可能です。この関数を利用することで、画像内の重要な情報を効果的に解析することができます。