【HALCON】polar_trans_contour_xld_inv 関数について - 極座標系からのXLD輪郭の逆変換

HALCONのpolar_trans_contour_xld_inv関数は、極座標系で処理されたXLD輪郭を、元のデカルト座標系（通常のXY座標系）に逆変換するためのツールです。この関数は、画像処理の過程で極座標系に変換した輪郭を、再び元の座標系に戻す際に使用されます。特に、円形オブジェクトの解析や回転対称な物体を扱う際に有用です。

polar_trans_contour_xld_inv 関数の概要

polar_trans_contour_xld_inv関数は、極座標系で表現されたXLD輪郭を、デカルト座標系に戻すために使用されます。極座標系では、オブジェクトの形状を中心点からの角度と距離で表現し、回転対称な構造や円形オブジェクトを効率よく解析できますが、その後の処理や表示には、再びデカルト座標系に戻す必要があります。この逆変換を行うのがpolar_trans_contour_xld_inv関数です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

polar_trans_contour_xld_inv(PolarContour, CartesianContour, CenterRow, CenterCol, RadiusMin, RadiusMax, AngleStart, AngleEnd, Width, Height)

• PolarContour
  極座標系で表現された入力XLD輪郭。
• CartesianContour
  逆変換後のデカルト座標系でのXLD輪郭が格納される変数。
• CenterRow, CenterCol
  画像の中心点の行・列座標（極座標変換の基準となる点）。
• RadiusMin, RadiusMax
  極座標の半径の最小値と最大値。
• AngleStart, AngleEnd
  極座標系における角度の開始値と終了値。
• Width, Height
  逆変換後の画像の幅と高さ。

具体例

以下は、polar_trans_contour_xld_inv関数を使用して極座標系で表現されたXLD輪郭をデカルト座標系に逆変換する例です。

* 入力画像とXLD輪郭の読み込み
read_image(Image, 'example_image.png')
edges_sub_pix(Image, XLDContour, 'canny', 1, 20, 40)

* 極座標変換
polar_trans_contour_xld(XLDContour, PolarContour, 100, 100, 50, 200, 0, rad(360), 512, 512)

* 極座標からデカルト座標系への逆変換
polar_trans_contour_xld_inv(PolarContour, CartesianContour, 100, 100, 50, 200, 0, rad(360), 512, 512)

* 逆変換されたXLD輪郭の表示
dev_display(CartesianContour)

この例では、まず画像からエッジを検出し、そのXLD輪郭を極座標系に変換しています。その後、polar_trans_contour_xld_inv関数を使って、極座標で表現された輪郭をデカルト座標に戻し、最終的に元の座標系で表示しています。

応用例

polar_trans_contour_xld_inv関数は、以下のようなシーンで特に役立ちます。

• 円形パターンの解析
  極座標系に変換して処理した輪郭を、最終的にデカルト座標に戻して円形オブジェクトの解析や検出に利用します。

• 回転対称な物体の検出
  回転対称な形状の物体を効率的に解析する際に、極座標系での処理後、元の座標系に戻すために使用されます。

• 幾何学的変換の応用
  特定の変換や処理を極座標系で行い、最終的な処理や可視化をデカルト座標で行いたい場合に便利です。

まとめ

HALCONのpolar_trans_contour_xld_inv関数は、極座標系での処理後にXLD輪郭をデカルト座標系に戻すための非常に有効なツールです。円形パターンや回転対称のオブジェクトを扱う画像処理において、極座標変換による効率的な解析とデカルト座標系への逆変換を組み合わせることで、精度の高い解析が可能となります。