【HALCON】skeleton 関数について - 画像のスケルトン化処理

HALCONのskeleton関数は、画像内の領域をスケルトン化（細線化）するための関数です。スケルトン化とは、物体の形状をそのまま保ちながら、物体の中心線を抽出する処理で、形状解析やオブジェクトの特徴抽出において重要なステップです。スケルトン化により、複雑な形状を単純化し、物体の輪郭や構造を効率的に表現することが可能になります。

skeleton 関数の概要

skeleton関数は、入力されたバイナリ領域画像に対してスケルトン化を行います。スケルトン化された画像は、物体の中心線を含む最小の形状情報を持ち、元の領域の形状を単純化した形で表現します。これにより、物体の輪郭を詳細に解析したり、形状の特徴を抽出することができます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

skeleton(BinaryRegion, SkeletonRegion)

• BinaryRegion
  スケルトン化を行う元のバイナリ領域画像（物体を白、背景を黒とする二値画像）。
• SkeletonRegion
  スケルトン化された結果の画像を格納する変数。

具体例

以下に、skeleton関数を使用して画像の領域をスケルトン化する例を示します。

* 画像を読み込む
read_image(InputImage, 'example_image')

* 二値化処理を行う
threshold(InputImage, BinaryRegion, 128, 255)

* 領域のスケルトン化を実行
skeleton(BinaryRegion, SkeletonRegion)

* スケルトン化された結果を表示
disp_region(SkeletonRegion, WindowHandle)

この例では、まず入力画像に対して二値化処理を行い、物体領域を抽出します。その後、skeleton関数でスケルトン化を実行し、物体の中心線を抽出した結果を表示しています。スケルトン化された画像では、物体の複雑な形状が中心線として表現されています。

応用例

skeleton関数は、以下のようなシナリオで特に有効です。

• 形状解析
  物体の形状をスケルトン化し、形状の特徴を効率的に解析します。これにより、複雑な構造を単純化し、形状ベースの分類や認識に役立ちます。

• オブジェクトの特徴抽出
  オブジェクトの中心線を抽出し、物体の特徴を強調することで、形状認識やパターンマッチングの精度を向上させます。

• 線形パターンの検出
  細い領域や線状のパターンを抽出し、その構造を詳細に解析する際に使用します。

まとめ

HALCONのskeleton関数は、画像内の領域をスケルトン化し、物体の形状を効率的に表現するための強力なツールです。この関数を使用することで、物体の中心線を抽出し、形状解析や特徴抽出に活用できます。スケルトン化は、形状認識やパターンマッチング、線形パターン検出において特に効果的です。