【HALCON】region_features 関数について - 領域の特徴抽出

HALCONのregion_features関数は、指定された領域の形状や幾何学的特徴を抽出し、その領域に関するさまざまな特徴量を計算するための関数です。例えば、面積、円形度、周囲長、コンパクトさ、外接矩形、重心など、領域の詳細な形状情報を効率的に取得できます。これらの特徴は、物体認識や画像解析、検査システムで広く使用され、形状解析に不可欠です。

region_features 関数の概要

region_featuresは、領域に対して様々な形状特徴や幾何学的特徴を計算し、それを返すための関数です。この関数は、領域の面積や重心位置、周囲長など、数多くの特徴量をサポートしており、画像内の領域の性質を詳細に分析することができます。これにより、領域の形状解析や物体認識が可能となります。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

region_features(Region, Feature, Value)

• Region
  特徴を抽出する対象の領域。
• Feature
  抽出する特徴の名前。例えば、'area'（面積）や'circularity'（円形度）など、取得したい特徴名を指定します。
• Value
  計算された特徴量が格納される変数。Featureで指定した特徴の値がここに格納されます。

例

* 領域を生成（例：画像から抽出された物体）
gen_rectangle1(Rectangle, 100, 100, 200, 300)

* 面積を計算
region_features(Rectangle, 'area', Area)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Area: ' + Area, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、region_featuresを使用して、矩形領域の面積を計算しています。結果として、計算された面積が表示されています。

抽出可能な特徴量

region_featuresで抽出できる特徴量には、以下のようなものがあります。

• 'area'（面積）: 領域の総面積。
• 'circularity'（円形度）: 領域がどれだけ円形に近いか。
• 'perimeter'（周囲長）: 領域の周囲の長さ。
• 'compactness'（コンパクトさ）: 領域の面積と周囲長の比率。
• 'rectangularity'（矩形度）: 領域がどれだけ矩形に近いか。
• 'center'（重心）: 領域の重心位置。
• 'bounding_box'（外接矩形）: 領域を囲む最小の矩形。

他の使用例

円形度の計算

region_features(Rectangle, 'circularity', Circularity)
disp_message(WindowHandle, 'Circularity: ' + Circularity, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

外接矩形の計算

region_features(Rectangle, 'bounding_box', BoundingBox)
disp_message(WindowHandle, 'Bounding Box: ' + BoundingBox, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

応用例

領域の形状分析と物体認識

region_featuresを使って物体の形状を定量的に評価し、特定の特徴を持つ物体を認識することができます。例えば、円形度や面積を基にして、円形の物体や特定サイズの物体を効率的に検出することができます。

検査業務での形状評価

製造業では、製品が指定された形状を満たしているかを検査する際に、この関数を使用して領域の形状を解析し、基準に適合しているかを判断できます。例えば、矩形度やコンパクトさを用いて、製品の外観検査に役立てられます。

画像解析における領域のフィルタリング

複数の領域を処理する際に、特徴量を基にして不要な領域をフィルタリングすることができます。たとえば、特定の面積以下の領域を除外したり、円形度が高い領域のみを選択することが可能です。

必要なデータ

region_features関数を使用するには、以下のデータが必要です。

• 領域データ：特徴を抽出する対象の領域。
• 特徴名：抽出したい特徴量の名前。

まとめ

HALCONのregion_features関数は、指定された領域の形状や幾何学的特徴を効率的に抽出し、画像解析や物体認識に役立つ強力なツールです。面積や周囲長、円形度など、幅広い特徴量を簡単に計算できるため、製造業や検査システム、形状分析など多様な分野で使用できます。