【HALCON】remove_sample_identifier_preparation_data 関数について - サンプル識別準備データの削除

HALCONのremove_sample_identifier_preparation_data関数は、サンプル識別における準備データを削除するための関数です。サンプル識別システムでは、トレーニングデータや識別準備に使用されるデータをメモリに保持する必要がありますが、処理が終了した後に不要となった準備データを削除することで、システムのリソースを効率的に管理することが可能です。この関数は、サンプル識別のワークフローにおけるデータ管理をサポートします。

remove_sample_identifier_preparation_data 関数の概要

remove_sample_identifier_preparation_dataは、サンプル識別の準備段階で使用されたデータを解放し、メモリリソースを整理するために使用されます。特に、識別のトレーニングフェーズや準備段階で使用されるデータが大量になることがあるため、不要になったデータを効率的に削除することが重要です。この関数を使って、処理終了後にメモリを解放し、システムのパフォーマンスを最適化できます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

remove_sample_identifier_preparation_data(SampleIdentifierHandle)

• SampleIdentifierHandle
  サンプル識別の準備データに対応するハンドル。このハンドルは、識別準備データが作成された際に取得されたものです。

例

* サンプル識別器を作成
create_sample_identifier(SampleIdentifierHandle)

* 識別準備データを生成（例: トレーニングデータの読み込みなど）

* 処理終了後、準備データを削除
remove_sample_identifier_preparation_data(SampleIdentifierHandle)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Sample identifier preparation data removed', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、サンプル識別器を作成し、その準備段階で使用したデータを処理終了後に削除しています。remove_sample_identifier_preparation_dataによって、メモリを解放し、システムのリソース管理を効率化します。

応用例

トレーニングデータの削除

サンプル識別のトレーニングフェーズで使用された大量のデータは、メモリを占有することがあります。remove_sample_identifier_preparation_dataを使用することで、識別モデルの構築後に不要となったトレーニングデータを解放し、メモリの効率的な管理を行えます。

複数モデルの識別システム

複数の識別モデルを使用している場合、各モデルの準備データを適切に削除することで、システム全体のメモリ使用量を抑え、パフォーマンスを維持します。特に、大量のサンプルデータを扱う場合に効果的です。

リアルタイムシステムでのメモリ管理

リアルタイムでサンプル識別を行うシステムでは、不要になったデータを速やかに解放することが重要です。remove_sample_identifier_preparation_dataを定期的に使用して、メモリを効率的に管理し、システムの安定性を確保します。

必要なデータ

remove_sample_identifier_preparation_data関数を使用するには、削除するサンプル識別準備データのハンドルが必要です。このハンドルは、識別器が作成された際に取得されます。

まとめ

HALCONのremove_sample_identifier_preparation_data関数は、サンプル識別の準備段階で使用されたデータを効率的に削除し、メモリを解放するための便利なツールです。この関数を使用することで、トレーニングデータや識別準備データが不要になった時点でメモリを管理し、システムのパフォーマンスを向上させることができます。特に、大量のデータを扱うサンプル識別システムにおいて有効です。