【HALCON】select_shape_proto 関数について - プロトタイプに基づく形状選択

HALCONのselect_shape_proto関数は、プロトタイプ領域に基づいて形状を選択するための関数です。この関数を使用することで、基準となる形状に類似した領域を画像から抽出することができます。形状認識や物体検出など、特定の形状パターンに基づく解析やフィルタリングを行う際に便利です。例えば、画像内の物体が一定の形状パターンに基づいて選択される場合に、この関数を活用できます。

select_shape_proto 関数の概要

select_shape_protoは、入力された複数の領域の中から、プロトタイプとなる基準領域に形状が類似している領域を選択します。形状の類似性は、回転やスケールを許容しつつ、形状の一致度によって計算されます。選択された領域は、基準形状に近いものが抽出されるため、形状解析や物体認識、分類のための前処理として使用できます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

select_shape_proto(Regions, TemplateRegion, SelectedRegions, MinScore, MaxScore)

• Regions
  複数の入力領域。
• TemplateRegion
  基準となるプロトタイプ領域。
• SelectedRegions
  選択された領域が格納される出力パラメータ。
• MinScore
  最小スコア（類似度）を指定。類似度がこの値以上の領域が選択されます。
• MaxScore
  最大スコア（類似度）を指定。類似度がこの値以下の領域が選択されます。

例

* 画像を読み込む
read_image(Image, 'example_image.png')

* 複数の領域を抽出
threshold(Image, Regions, 128, 255)

* プロトタイプ領域を作成
gen_rectangle1(TemplateRegion, 100, 100, 200, 200)

* 基準形状に基づいて類似領域を選択 (スコア範囲 0.7 ～ 1.0)
select_shape_proto(Regions, TemplateRegion, SelectedRegions, 0.7, 1.0)

* 選択された領域を表示
disp_region(SelectedRegions, WindowHandle)

この例では、画像から複数の領域を抽出し、その中で基準となるプロトタイプ領域（四角形）に形状が類似している領域をselect_shape_proto関数で選択しています。スコア範囲を0.7から1.0に設定して、基準形状に70%以上類似した領域のみを選び出しています。

応用例

物体検出と形状認識

select_shape_protoを使用して、特定の形状を基準に物体を認識することができます。例えば、製品検査において、基準形状に合致する製品や部品を検出し、不良品を除外する際に利用できます。

パターン認識

特定の形状パターンを持つ領域を選択して分析することで、パターン認識や分類タスクに応用できます。形状のスコアリングを行い、指定のスコア範囲に基づいて領域を選別するため、形状が重要なタスクにおいて効果的です。

画像解析の効率化

大量の領域が存在する場合でも、プロトタイプ領域に基づいて類似形状を持つ領域だけを選択できるため、解析や処理の効率化が図れます。これにより、特定の形状に注目した解析が可能となります。

必要なデータ

select_shape_proto関数を使用するには、以下のデータが必要です。

• 入力領域：選択対象となる複数の領域。
• プロトタイプ領域：基準となる形状データ。
• スコア範囲：形状の類似度を判定するための最小スコアおよび最大スコア。
• 出力パラメータ：選択された領域を格納する変数。

まとめ

HALCONのselect_shape_proto関数は、プロトタイプとなる基準形状に基づいて、画像内の類似領域を選択するための強力なツールです。これにより、形状認識や物体検出、分類タスクにおいて、特定の形状にフォーカスした効率的な解析が可能になります。製品検査や形状パターンの認識に特に役立つ関数です。