【HALCON】set_ncc_model_origin 関数について - NCCモデルの原点設定

HALCONのset_ncc_model_origin関数は、NCC（Normalized Cross Correlation）モデルにおける原点の座標を設定するための関数です。この関数を使用することで、NCCモデルの基準となる原点を指定し、画像処理や物体認識における位置決めやマッチングの精度を向上させることができます。

set_ncc_model_origin 関数の概要

set_ncc_model_origin関数は、NCCモデルに対して原点を設定します。NCCモデルは、画像内の特徴的なパターンを基に物体を検出するために使用されるモデルであり、正確な原点設定によって物体の位置認識やマッチングの精度が向上します。原点は、モデル内の基準点として機能し、物体の相対的な位置や回転を考慮して検出が行われます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

set_ncc_model_origin(ModelID, Row, Column)

• ModelID
  NCCモデルのIDを指定します。
• Row
  設定する原点の行座標（Y座標）を指定します。
• Column
  設定する原点の列座標（X座標）を指定します。

例

* NCCモデルの原点を設定（100行200列に設定）
set_ncc_model_origin(ModelID, 100, 200)

この例では、NCCモデルの原点を画像の100行200列に設定しています。

主なパラメータ

ModelID（モデルID）

ModelIDは、操作対象のNCCモデルを識別するためのIDです。このIDを指定して、原点の設定を適用します。

Row（行座標）

Rowは、NCCモデルの原点となる行（Y座標）の位置をピクセル単位で指定します。モデルの基準となる高さを設定します。

Column（列座標）

Columnは、NCCモデルの原点となる列（X座標）の位置をピクセル単位で指定します。モデルの基準となる横方向の位置を設定します。

応用例

マッチング精度の向上

NCCモデルを使用して物体を検出する際、モデルの原点を正確に設定することで、検出精度が向上します。特に、画像内で複数の物体を認識する場合、原点が適切に設定されていることで、物体の位置や回転に対して安定したマッチングが可能になります。

特定領域での位置決め

製造業や自動検査システムでは、特定のエリア内で物体を精密に検出・配置する必要があります。set_ncc_model_originを使用して原点を設定し、検出する物体の位置決めを正確に行うことで、ロボットアームや他の自動システムの動作精度が向上します。

回転やスケールに対応した検出

原点を調整することで、NCCモデルを使用した物体認識は、回転やスケールの変化に対応したマッチングを行うことができます。これにより、異なる角度やサイズの物体も正確に検出できます。

まとめ

HALCONのset_ncc_model_origin関数は、NCCモデルの原点を正確に設定し、物体検出や位置決めの精度を向上させるための重要なツールです。この関数を使用することで、画像処理におけるマッチング精度を最適化し、様々なアプリケーションにおいて高精度な検出が可能になります。