【HALCON】scale_matrix_mod 関数について - 行列の修正スケーリング

HALCONのscale_matrix_mod関数は、入力行列の各要素を特定のスケール値で修正して新しい行列を生成します。この関数は、元の行列を変更せずにスケーリングを行いたい場合に有効です。特に、データを複数のスケールで処理する際に便利です。

scale_matrix_mod 関数の概要

scale_matrix_mod関数は、行列内の全要素を指定されたスケール値で乗算し、新しい行列を生成します。元の行列を保持しつつスケーリングしたい場合に、この関数を使用します。

関数の構文

scale_matrix_mod(Matrix, Scale, &MatrixScaled)

• Matrix
  元の入力行列。
• Scale
  行列のスケールに使用する倍率。
• MatrixScaled
  スケールされた新しい行列。

使用例

以下は、行列をスケール値2.5でスケーリングし、新しい行列を生成する例です。

* 行列の作成
create_matrix(3, 3, [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0], &Matrix)

* 行列をスケール値2.5でスケーリング
scale_matrix_mod(Matrix, 2.5, &MatrixScaled)

* スケーリング結果を表示
disp_matrix(MatrixScaled)

この例では、Matrixの各要素が2.5倍にスケーリングされ、新しい行列MatrixScaledが作成されます。元の行列は変更されません。

応用シナリオ

scale_matrix_mod関数は以下のようなシーンで活用されます。

• データの検証: 元の行列を変更せずに、異なるスケールで結果を確認する場合に便利です。
• 画像処理: フィルタや演算の効果を異なるスケールでテストする際に、元のデータを保持したまま処理できます。
• 数値解析: 数値正規化やデータスケーリング時、異なるスケールの影響を確認するために使用されます。

スケーリング結果の具体例

3x3行列にスケール値2.5を適用した結果は次の通りです。

Original Matrix:
[1.0, 2.0, 3.0]
[4.0, 5.0, 6.0]
[7.0, 8.0, 9.0]

Scaled Matrix (Scale = 2.5):
[2.5, 5.0, 7.5]
[10.0, 12.5, 15.0]
[17.5, 20.0, 22.5]

このように、各要素がスケール値に基づいて乗算され、新しいスケールされた行列が生成されます。元の行列は保持され、別の処理に利用可能です。

結論

HALCONのscale_matrix_mod関数は、行列の各要素をスケーリングしながら元の行列を維持するため、データ検証や処理の最適化に役立ちます。元の行列を変更せずにスケーリングを行うことで、データの安全性を確保しつつ、複数のスケールでテストを行うことが可能になります。