【HALCON】read_class_box 関数について - 分類ボックスの読み込み

HALCONのread_class_box関数は、保存された分類ボックス（機械学習モデル）をファイルから読み込み、オブジェクト認識や分類に使用するための関数です。この関数を使うことで、事前にトレーニングされた分類モデルを利用し、画像中のオブジェクトを自動的に認識・分類することが可能です。

read_class_box 関数の概要

read_class_box関数は、機械学習を用いたオブジェクト認識や分類のためのボックスモデルを読み込みます。分類ボックスは、複数のオブジェクトを特徴に基づいて分類するためにトレーニングされたモデルであり、HALCONの画像処理や物体検出に応用されます。この関数を使うことで、既に保存されたモデルを再利用し、効率的に分類処理を行うことができます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

read_class_box(FilePath, ClassBoxHandle)

• FilePath
  読み込む分類ボックスが保存されたファイルのパスを指定します。ファイルには、事前にトレーニングされたモデルが格納されています。
• ClassBoxHandle
  読み込まれた分類ボックスの識別子。この識別子を使って、後続の分類処理を行います。

具体例

以下に、read_class_box関数を使用して分類ボックスを読み込む例を示します。

* 分類ボックスをファイルから読み込み
read_class_box('class_box_model.cbm', ClassBoxHandle)

* 読み込まれた分類ボックスIDを表示
disp_message(WindowHandle, 'Class Box Handle: ' + ClassBoxHandle, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、class_box_model.cbmというファイルから分類ボックスモデルを読み込み、ClassBoxHandleにその識別子が格納されます。この識別子を用いて、後続のオブジェクト認識や分類処理が実行されます。

応用例

read_class_box関数は、以下のような場面で特に効果的です。

• オブジェクト認識
  事前にトレーニングされたモデルを使用し、製品の検査や分類、欠陥検出などのタスクで使用されます。

• 画像分類
  画像全体や領域ごとに分類モデルを適用し、特定のパターンやカテゴリを自動的に認識します。

• 効率的なモデルの再利用
  トレーニング済みのモデルを保存し、複数のプロジェクトやシステムで再利用することで、モデルの作成時間を大幅に短縮できます。

まとめ

HALCONのread_class_box関数は、事前にトレーニングされた分類ボックスをファイルから迅速に読み込み、効率的にオブジェクト認識や分類処理を行うための重要なツールです。この関数を活用することで、分類モデルの再利用が容易になり、画像処理タスクの精度と効率を向上させることが可能です。