【HALCON】thickening_seq 関数について - 連続的な太化処理

HALCONのthickening_seq関数は、画像内の領域に対して連続的に太化（領域の拡張）処理を行うための関数です。この関数は、領域を繰り返し太くすることで、物体の形状をより強調し、形態学的解析や物体認識を容易にします。連続的な太化処理により、細い部分を埋めたり、領域を成長させて、より明確な形状を得ることができます。

thickening_seq 関数の概要

thickening_seq関数は、指定された領域に対して繰り返し太化処理を行い、領域を段階的に拡張する操作を提供します。この処理は、物体の細かい部分を補完し、領域全体の形状を強調するのに適しています。領域を拡張する回数は指定でき、形状解析や物体認識において、形態学的な処理の一環として使用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

thickening_seq(Region, ThickenedRegion, Iterations)

• Region
  太化処理を行う対象となる入力領域。
• ThickenedRegion
  太化処理後の結果の領域が格納される変数。
• Iterations
  領域を拡張する回数。これにより処理の強さを調整します。

具体例

以下に、thickening_seq関数を使用して領域を連続的に太化する例を示します。

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

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

* 領域の太化処理を連続的に実行（例: 5回の繰り返し）
Iterations := 5
thickening_seq(Region, ThickenedRegion, Iterations)

* 結果を表示
disp_region(ThickenedRegion, WindowHandle)

この例では、二値化によって抽出された物体領域に対して5回の太化処理を適用しています。これにより、領域が連続的に拡張され、物体の輪郭がより強調された形で表示されます。

応用例

thickening_seq関数は、以下のようなシナリオで特に有効です。

• 形状の強調
  細い線や細部を連続的に太化して物体の形状を強調し、解析しやすくします。

• 領域の補完
  領域のギャップや細かい部分を埋めるために、繰り返しの太化処理を適用し、物体の完全な輪郭を再現します。

• 物体検出と認識
  領域を段階的に拡張することで、物体の形状やサイズを明確にし、物体検出や認識の精度を向上させます。

まとめ

HALCONのthickening_seq関数は、画像内の領域を連続的に太化し、物体の形状を強調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、領域を繰り返し拡張し、形状解析や物体認識の精度を向上させることができます。特に、物体の細部を補完したい場合や、物体の輪郭を強調したい場合に非常に有用です。