【HALCON】proj_match_points_distortion_ransac_guided 関数について - ガイド付き対応点検出と歪み補正

HALCONのproj_match_points_distortion_ransac_guided関数は、画像間で共通の対応点を見つけ出し、RANSACアルゴリズムを用いて幾何学的な歪みを補正するプロセスにおいて、追加のガイド情報を利用して精度を向上させる機能を提供します。この関数は、特定の領域やオブジェクトが予め分かっている場合に、対応点検出の精度を大幅に向上させることができます。

proj_match_points_distortion_ransac_guided 関数の概要

proj_match_points_distortion_ransac_guidedは、ガイド情報を利用して、対応点検出とその後の歪み補正を行う拡張されたバージョンです。通常のproj_match_points_distortion_ransac関数と似た動作をしますが、ガイド情報（例えば、画像の特定領域や既知の特徴点の位置など）を提供することで、外れ値や誤った対応点の検出を減少させ、さらに正確な結果を得ることができます。

使用方法

proj_match_points_distortion_ransac_guided関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

proj_match_points_distortion_ransac_guided(Points1, Points2, HomMat2D, Quality, GuideData)

• Points1
  1つ目の画像の特徴点の座標。
• Points2
  2つ目の画像の特徴点の座標。
• HomMat2D
  RANSACを用いて計算された、対応点間の投影変換行列。
• Quality
  対応点検出の精度を示す評価値。
• GuideData
  ガイド情報として使用されるデータ（例：画像内の特定領域や事前に知られている特徴点の位置）。

このガイドデータを使用することで、アルゴリズムは予め設定された範囲や領域を参考にし、より正確な対応点の検出を行うことが可能です。

具体例

以下は、proj_match_points_distortion_ransac_guidedを使用してガイド付きで対応点を検出し、歪みを補正するコード例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image1, 'image1.png')
read_image(Image2, 'image2.png')

* 特徴点の検出
detect_points(Image1, Points1)
detect_points(Image2, Points2)

* ガイドデータの定義
GuideData := define_guide_information(RegionOfInterest)

* ガイド付きRANSACによる対応点の一致と歪み補正
proj_match_points_distortion_ransac_guided(Points1, Points2, HomMat2D, Quality, GuideData)

* 変換行列を使って画像を補正
affine_trans_image(Image2, Image2Corrected, HomMat2D)

この例では、define_guide_information関数で事前に定義された領域情報（GuideData）を使い、proj_match_points_distortion_ransac_guidedで精度の高い対応点検出と歪み補正を実現しています。

応用例

proj_match_points_distortion_ransac_guidedは、以下のシナリオで有効です。

• 特定の領域やオブジェクトが既に分かっている画像の歪み補正
• ガイド情報を使用することで、複雑な環境での誤った対応点のマッチングを減らす必要がある場合
• レンズ歪みや異なる視点からの画像を補正する際に、既知の特徴点を活用して精度を向上させるシステム

例えば、カメラキャリブレーションや産業用検査アプリケーションで、精度が要求される場面で特に有用です。

まとめ

HALCONのproj_match_points_distortion_ransac_guided関数は、ガイド情報を利用して画像間の対応点をより正確に検出し、幾何学的な歪みを補正するための強力なツールです。ガイドデータを使用することで、対応点検出の精度を高め、より正確な画像処理を可能にします。