【HALCON】select_shape_std 関数について - 標準的な形状特徴に基づく領域選択

HALCONのselect_shape_std関数は、領域の標準的な形状特徴に基づいて、指定した条件を満たす領域を選択するための関数です。形状特徴としては、領域の面積や周囲長、円形度、長さと幅などがあります。これにより、特定の形状や大きさを持つ領域を効率的に選択し、解析や処理に活用することができます。たとえば、特定の大きさや形状を持つ物体を検出したり、不良品を除去するための検査に役立ちます。

select_shape_std 関数の概要

select_shape_stdは、領域の標準的な形状特徴（面積、周囲長、円形度など）に基づいて、指定された条件を満たす領域のみを選択します。この関数は、複数の領域から特定の形状や大きさを持つものを抽出する際に非常に有効です。選択された領域は、後続の解析や処理に使用されます。

対応する標準的な形状特徴

• ‘area’：領域の面積。
• ‘perimeter’：領域の周囲長。
• ‘circularity’：領域の円形度（1に近いほど円に近い）。
• ‘rectangularity’：領域の矩形度（1に近いほど矩形に近い）。
• ‘convexity’：領域の凸性。
• ‘compactness’：領域のコンパクト性（周囲長² ÷ 面積）。
• ‘elongation’：領域の縦横比。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

select_shape_std(Regions, SelectedRegions, Feature, Min, Max)

• Regions
  複数の入力領域。
• SelectedRegions
  選択された領域が格納される出力パラメータ。
• Feature
  領域の形状特徴（例: 'area', 'circularity'など）。
• Min
  選択する領域の形状特徴の最小値。
• Max
  選択する領域の形状特徴の最大値。

例

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

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

* 面積が500～5000の範囲にある領域を選択
select_shape_std(Regions, SelectedRegions, 'area', 500, 5000)

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

この例では、画像から閾値処理を用いて複数の領域を抽出し、その中から面積が500から5000の範囲にある領域をselect_shape_std関数で選択しています。選択された領域は、後続の解析や表示に利用されます。

応用例

形状に基づく物体検出

select_shape_stdを使用して、画像内の領域の形状特徴（例えば、円形度や矩形度）に基づいて物体を選別することができます。これにより、特定の形状を持つ物体を効率よく検出でき、検査や分類の精度が向上します。

大きさによるフィルタリング

領域の面積や周囲長に基づいて、指定された大きさの範囲にある領域だけを選別することが可能です。これにより、極端に大きいまたは小さい領域を除外し、適切なサイズの領域を抽出できます。

形状認識と分類

特定の形状特徴を持つ領域を選択することで、物体の形状に基づく分類や認識が容易になります。例えば、円形に近い物体や、長方形に近い領域を抽出して、形状認識を行う場面に適しています。

必要なデータ

select_shape_std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：複数の領域（Region）が含まれるデータセット。
• 形状特徴：選択基準となる形状特徴（例: 面積、周囲長、円形度など）。
• 最小値および最大値：形状特徴の範囲を指定します。
• 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_std関数は、領域の標準的な形状特徴に基づいて、特定の条件を満たす領域を選択するための便利なツールです。形状の特徴を基に領域をフィルタリングすることで、特定の形状を持つ物体や領域を効率的に抽出でき、物体認識や分類、検査において非常に有効です。