【HALCON】smallest_rectangle2 関数について - 回転最小外接矩形の計算

HALCONのsmallest_rectangle2関数は、画像内の領域を囲む回転可能な最小外接矩形を計算するための関数です。この関数を使用することで、物体の形状を最小限に囲む矩形の中心座標、角度、幅、高さを取得し、形状解析や物体の占有領域を効率的に評価することができます。回転可能な最小外接矩形は、物体の姿勢に合わせて最適な形で囲むことができ、形状認識や比較に役立ちます。

smallest_rectangle2 関数の概要

smallest_rectangle2関数は、入力領域（バイナリ領域）に基づいて、その領域を最小限に囲む回転外接矩形を計算します。回転可能な外接矩形は、物体の姿勢に合わせて回転し、最も効率的に領域を囲むことができます。矩形の中心座標（X, Y）、回転角度、幅、高さが出力され、物体の形状や占有領域を詳細に解析することが可能です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

smallest_rectangle2(Region, Row, Column, Phi, Length1, Length2)

• Region
  最小外接矩形を計算する対象となる入力領域。
• Row
  計算された回転外接矩形の中心のY座標（行）。
• Column
  計算された回転外接矩形の中心のX座標（列）。
• Phi
  回転外接矩形の回転角度（ラジアン単位）。
• Length1
  回転外接矩形の長い方の辺の長さ（幅）。
• Length2
  回転外接矩形の短い方の辺の長さ（高さ）。

具体例

以下に、smallest_rectangle2関数を使用して領域の回転可能な最小外接矩形を計算する例を示します。

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

* 二値化処理を行い、物体領域を抽出
threshold(InputImage, Region, 128, 255)

* 領域を囲む回転最小外接矩形を計算
smallest_rectangle2(Region, Row, Column, Phi, Length1, Length2)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Center: (' + Row + ', ' + Column + '), Angle: ' + Phi, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_message(WindowHandle, 'Width: ' + Length1 + ', Height: ' + Length2, 'window', 40, 12, 'black', 'true')

* 回転外接矩形を描画
gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
disp_region(Rectangle, WindowHandle)

この例では、入力画像を二値化して物体領域を抽出し、smallest_rectangle2関数でその領域を囲む回転可能な最小外接矩形を計算しています。矩形の中心座標、回転角度、幅、高さが出力され、その情報を基に回転矩形を描画しています。

応用例

smallest_rectangle2関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 物体の占有領域の正確な把握
  物体を最小回転矩形で囲むことで、物体のサイズや位置を精確に把握し、解析や処理を効率化します。

• 姿勢や形状の評価
  物体の姿勢や形状を回転矩形として単純化し、形状の比較や分類に役立てます。

• 領域の回転調整
  物体が特定の方向に回転している場合、その回転を考慮した形で占有領域を計測することで、位置合わせや検査の精度を向上させます。

まとめ

HALCONのsmallest_rectangle2関数は、画像内の領域を回転可能な最小外接矩形で囲むことで、物体の占有領域や姿勢を効率的に評価するための便利なツールです。この関数を使用することで、物体の形状を単純化し、サイズ測定や形状解析、さらには比較や認識を効果的に行うことができます。