【HALCON】sort_contours_xld 関数について - XLD輪郭の並べ替え

HALCONのsort_contours_xld関数は、XLD（Extended Line Description）形式の輪郭データを指定された基準に従って並べ替えるための関数です。XLD輪郭は、物体の形状やエッジを表すために使用され、画像解析の基礎となります。この関数を使用することで、複数の輪郭を特定の順序で整理し、さらに効率的な処理や解析が可能になります。

sort_contours_xld 関数の概要

sort_contours_xld関数は、XLD形式で表される輪郭をさまざまな基準に基づいて並べ替えることができます。並べ替えの基準としては、輪郭の位置（行や列）、輪郭のサイズ（面積）、およびその形状の中心点などが使用できます。この関数は、画像処理において、複数の輪郭を整理し、後続の処理を容易にするために役立ちます。

使用方法

smooth_funct_1d_mean関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

sort_contours_xld(Contours, SortedContours, 'character', 'true', 'row')

• Contours
  入力のXLD輪郭です。並べ替える前の複数の輪郭データを指定します。
• SortedContours
  並べ替え後のXLD輪郭が出力されます。
• SortMode
  並べ替えの基準を指定します。例として、“character”（位置や形状に基づく並べ替え）が一般的です。
• Ascending
  ソートを昇順で行うかどうかを指定します。“true”で昇順、“false”で降順になります。
• Order
  並べ替え基準の詳細を指定します。例えば、“row”（行方向）、“column”（列方向）、“area”（領域の大きさ）などがあります。

具体例

以下に、sort_contours_xld関数を使用して、XLD輪郭を行方向に並べ替える例を示します。

* 画像の読み込みと輪郭抽出
read_image(Image, 'example_image')
edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 1, 20, 40)

* 輪郭の並べ替え（行方向に昇順）
sort_contours_xld(Edges, SortedEdges, 'character', 'true', 'row')

* 結果を表示
disp_xld(SortedEdges, WindowHandle)

この例では、edges_sub_pix関数を用いて画像からエッジを抽出し、得られたXLD輪郭を行方向に昇順で並べ替えています。並べ替えられた輪郭は、画像上に表示されます。

ソート基準の種類と用途

smooth_funct_1d_mean関数では、以下のソート基準を選択できます。それぞれの基準は、特定の解析目的に合わせて使用します。

• “row”（行方向）
  輪郭を画像の行方向（垂直方向）に並べ替えます。例えば、上から下に並ぶ物体の輪郭を処理する場合に有効です。

• “column”（列方向）
  輪郭を画像の列方向（水平方向）に並べ替えます。左から右に並ぶ物体の解析に使用できます。

• “area”（面積）
  輪郭の面積に基づいて並べ替えます。例えば、物体の大きさによって輪郭を整理したい場合に便利です。

• “convexity”（凸性）
  輪郭の凸性に基づいて並べ替えます。形状の特徴に基づいた解析に適しています。

応用例

smooth_funct_1d_mean関数は、次のようなシーンで使用されます。

• 文字認識
  文字や記号が含まれた画像で、左から右、上から下の順に輪郭を並べ替えることで、文字を一つずつ認識する処理が容易になります。

• 物体の大きさによる分類
  輪郭を面積順に並べ替えることで、大きな物体から小さな物体へと処理を進めることができます。

• 画像のパターン検出
  一定の順序に基づいて物体を並べ替えることで、特定のパターンや規則性を検出しやすくなります。

まとめ

HALCONのsort_contours_xld関数は、XLD輪郭を位置やサイズなどの基準に基づいて効率的に並べ替えるための強力なツールです。複数の輪郭を扱う際に、この関数を活用することで、後続の処理や解析がより整理され、効率的に進められます。輪郭処理を必要とする多くの画像解析アプリケーションにおいて、この関数は重要な役割を果たします。