【HALCON】split_skeleton_lines 関数について - 骨格線の分割

HALCONのsplit_skeleton_lines関数は、画像内の骨格線を分割し、分岐点や交点を特定するための関数です。骨格線（スケルトン）は、物体の中心線を表すものであり、形状解析やパターン認識で使用されることが多いです。この関数を使用することで、複雑な線形構造の解析を効率化し、物体の詳細な構造を把握することができます。

split_skeleton_lines 関数の概要

split_skeleton_lines関数は、骨格線の分岐点や交点を基準に線を分割します。これにより、物体の骨格がどのように構成されているのか、どこに重要な接続点や分岐点があるのかを把握できます。この機能は、形状解析やオブジェクト認識の際に、物体の構造をより深く理解するために活用されます。

使用方法

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

split_skeleton_lines(Skeleton, SplitSkeleton, Junctions, EndPoints)

• Skeleton
  分割対象の骨格線（スケルトン）です。
• SplitSkeleton
  分割後の骨格線が出力されます。各セグメントは交点や分岐点に基づいて分割されます。
• Junctions
  骨格線の分岐点（交点）が出力されます。
• EndPoints
  骨格線の端点が出力されます。

具体例

以下は、split_skeleton_lines関数を使用して、画像内の骨格線を分割する簡単な例です。

* 画像の読み込みと二値化
read_image(Image, 'example_image')
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 骨格線の抽出
skeleton(Region, Skeleton)

* 骨格線の分割
split_skeleton_lines(Skeleton, SplitSkeleton, Junctions, EndPoints)

* 結果の表示
disp_xld(SplitSkeleton, WindowHandle)
disp_region(Junctions, WindowHandle)
disp_region(EndPoints, WindowHandle)

この例では、二値化された領域から骨格線を抽出し、その骨格線をsplit_skeleton_lines関数で分割しています。分割された骨格線は、交点と端点とともに表示されます。

分割の基準

split_skeleton_lines関数は、以下の基準で骨格線を分割します。

• 交点（Junctions）
  複数の線が交差するポイントです。物体の構造上、重要な接続部を表します。

• 端点（EndPoints）
  骨格線の終点です。物体の境界や輪郭の端に位置し、形状の特徴を捉えるのに重要です。

これらの基準に基づいて、骨格線が個別のセグメントに分割され、各セグメントは独立して解析されます。

応用例

split_skeleton_lines関数は、次のような場面で効果的に使用されます。

• 形状解析
  複雑な形状を持つ物体の内部構造を分析し、各セグメントごとに形状特徴を評価することで、より詳細な解析が可能になります。

• パターン認識
  骨格線を分割することで、物体の接続部分や分岐構造を明確にし、パターンの解析や認識精度を向上させます。

• ネットワーク解析
  複雑な線形構造を持つネットワークの解析において、線分の接続部や交点を抽出し、ネットワークの構造を効率的に把握します。

まとめ

HALCONのsplit_skeleton_lines関数は、骨格線の分割と解析において強力なツールです。この関数を使用することで、物体の構造をより詳細に理解し、分岐点や交点を特定することで複雑な形状解析が可能になります。形状認識、パターン解析、ネットワーク構造の解析といった幅広い分野で、この関数は大きな役割を果たします。