【HALCON】symmetry 関数について - 画像領域の対称性の評価

HALCONのsymmetry関数は、画像内の領域の対称性を評価するための関数です。物体や領域が特定の軸に対してどれだけ対称であるかを計算し、その対称性の度合いを数値化して出力します。対称性の評価は、形状解析や物体の特徴抽出において重要な役割を果たします。この関数は、形状の幾何学的な特性を理解し、パターン認識や物体検出に役立ちます。

symmetry 関数の概要

symmetry関数は、指定された領域に対して対称性を計算し、結果を対称性スコアとして出力します。対称性の評価は、指定された角度に対して行われ、その角度が領域に対してどの程度対称であるかが数値化されます。この対称性スコアは、領域の形状解析や、形状を基にした物体の分類・認識に利用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

symmetry(Region, Phi, SymmetryScore)

• Region
  対称性を評価する対象となる領域。
• Phi
  評価する対称性の軸となる角度（ラジアン単位）。
• SymmetryScore
  計算された対称性のスコアを格納する変数。値が高いほど対称性が高いことを示します。

具体例

以下に、symmetry関数を使用して領域の対称性を評価する例を示します。

* 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)

* 領域の対称性を計算（0ラジアン＝水平軸）
Phi := 0.0
symmetry(Region, Phi, SymmetryScore)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Symmetry Score: ' + SymmetryScore, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、画像内の物体領域を二値化して抽出し、水平軸に対してその領域の対称性を評価しています。結果の対称性スコアを表示することで、物体がどの程度対称であるかを数値的に確認できます。

応用例

symmetry関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 物体認識や分類
  物体の対称性を基に、その形状を分類したり認識したりする際に利用できます。対称性が高い物体を特定するなど、形状に基づいた解析が可能です。

• 形状の特徴抽出
  領域の対称性を分析することで、物体の幾何学的な特徴を把握し、特徴抽出や比較に役立てます。

• パターン認識
  対称性の高いパターンを検出し、物体やシーンの幾何学的特徴を理解するために使用します。

まとめ

HALCONのsymmetry関数は、画像内の領域の対称性を評価し、物体の形状解析や特徴抽出に役立つツールです。この関数を使用することで、物体の幾何学的な対称性を数値化して理解し、物体の分類や認識に活用できます。特に、形状に基づくパターン認識や特徴抽出において非常に有用です。