【HALCON】polar_trans_region 関数について - 領域の極座標変換

HALCONのpolar_trans_region関数は、画像内の領域を極座標系に変換するためのツールです。極座標変換では、円形領域や回転対称な物体の解析を効率的に行うことができ、円周上のパターンや特徴を線形的に展開することで、精度の高い検査や解析が可能になります。特に、円形オブジェクトの解析や回転対称の構造物の検出に役立ちます。

polar_trans_region 関数の概要

polar_trans_region関数は、指定された領域を極座標系に変換し、その領域を中心から放射状に展開することで、回転や円周上の情報を解析しやすくします。これにより、円形や回転対称の物体に対する幾何学的処理や欠陥検出が簡単に行えるようになります。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

polar_trans_region(Region, RegionPolar, CenterRow, CenterCol, RadiusMin, RadiusMax, AngleStart, AngleEnd, Width, Height)

• Region
  極座標変換する対象の入力領域。
• RegionPolar
  変換された極座標系での出力領域。
• CenterRow, CenterCol
  極座標変換の中心点の行・列座標。
• RadiusMin, RadiusMax
  極座標での最小および最大半径。
• AngleStart, AngleEnd
  変換する角度の開始および終了（ラジアン単位）。
• Width, Height
  変換後の極座標画像の幅と高さ。

具体例

以下は、polar_trans_region関数を使用して領域を極座標系に変換する例です。

* 入力画像と領域の読み込み
read_image(Image, 'example_image.png')
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 極座標変換
polar_trans_region(Region, RegionPolar, 256, 256, 50, 200, 0, rad(360), 512, 512)

* 結果の表示
dev_display(RegionPolar)

この例では、画像を2値化して得られた領域Regionを、中心(256, 256)を基準にして極座標系に変換しています。半径50から200の範囲で、360度全体をカバーする極座標画像に変換され、円形領域が線形的に展開された結果が出力されます。

応用例

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

• 円形オブジェクトの欠陥検出
  円形オブジェクトの表面や円周上の欠陥を検出するため、極座標変換を使用して円形領域を展開し、欠陥の検出や分析が容易になります。

• 回転対称オブジェクトの検出
  回転対称な物体や構造の解析を行う際に、極座標系に変換することで、回転に対する対称性の評価や検出が簡単に行えます。

• 幾何学的処理
  円周上の変化を線形的に分析する際、極座標系での変換を利用して、幾何学的な解析やフィルタリングが行いやすくなります。

まとめ

HALCONのpolar_trans_region関数は、円形や回転対称の領域を極座標系に変換し、これらの構造を効率的に解析するための強力なツールです。円形パターンの検出や回転対称オブジェクトの解析、さらには回転に依存しない特徴抽出に非常に有効であり、工業検査や画像認識の分野で幅広く活用されています。