【HALCON】saddle_points_sub_pix 関数について - 鞍点のサブピクセル精度検出

HALCONのsaddle_points_sub_pix関数は、画像内の鞍点（サドルポイント）をサブピクセル精度で検出するために使用される高度な機能です。鞍点とは、画像内の特定の点で、ある方向では極大値、別の方向では極小値となる特徴点です。これらの点は、物体の形状解析や特徴点検出において重要な役割を果たします。サブピクセル精度での検出は、ピクセルレベル以上の精度が必要な応用に適しています。

saddle_points_sub_pix 関数の概要

saddle_points_sub_pix関数は、画像内の鞍点をサブピクセル精度で検出します。サブピクセル精度とは、通常のピクセル単位の精度を超えて、より細かい位置を検出できる技術を指します。この技術は、画像内の微細な特徴や形状を高精度で解析するために非常に有効です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

saddle_points_sub_pix(Image, SaddlePoints, MinAmplitude, Rows, Columns)

• Image
  入力画像。鞍点を検出する対象の画像。
• SaddlePoints
  検出された鞍点を格納する出力データ。
• MinAmplitude
  検出する鞍点の最小振幅。ノイズの影響を排除し、重要な鞍点のみを検出するために設定します。
• Rows
  検出された鞍点のy座標（サブピクセル精度）。
• Columns
  検出された鞍点のx座標（サブピクセル精度）。

この関数は、入力画像の中から指定された条件に基づいて鞍点を検出し、その位置をサブピクセル単位で出力します。

鞍点（サドルポイント）とは？

鞍点（サドルポイント）とは、ある方向では最大値、別の方向では最小値となる特徴点を指します。数学的には、2つの軸に沿った曲率が異なるため、鞍の形をしていることからこの名前が付けられています。この点は、物体の輪郭や形状解析において重要な役割を果たします。

具体例

以下に、saddle_points_sub_pix関数を使用して鞍点を検出する例を示します。

* 入力画像を読み込み
read_image(Image, 'example_image.jpg')

* 最小振幅を設定して鞍点を検出
MinAmplitude := 10.0
saddle_points_sub_pix(Image, SaddlePoints, MinAmplitude, Rows, Columns)

* 検出された鞍点を表示
disp_circle(WindowHandle, Rows, Columns, 3)

この例では、入力画像から振幅が10.0以上の鞍点を検出し、その位置を円で表示しています。

saddle_points_sub_pix関数の応用

saddle_points_sub_pix関数は、以下のような場面で特に有用です。

• 特徴点の検出
  鞍点は、物体の形状や輪郭に関連する重要な特徴点であり、物体認識や位置決めに使用されます。
• 形状解析
  鞍点の位置情報を用いて、物体の輪郭や表面の微細な形状を高精度で解析できます。
• サブピクセル精度の位置決め
  鞍点をサブピクセル精度で検出することで、精密な位置決めが可能となり、工業用の測定や制御に役立ちます。

まとめ

HALCONのsaddle_points_sub_pix関数は、画像内の鞍点をサブピクセル精度で検出するための強力なツールです。高精度な特徴点検出が必要な応用、特に形状解析や物体の精密な位置決めにおいて大いに役立ちます。振幅の閾値を設定することで、ノイズの影響を排除し、信頼性の高い検出結果を得ることができます。