【HALCON】thinning 関数について - 画像領域の細線化処理

HALCONのthinning関数は、画像内の領域を細線化（スケルトン化）するための関数です。細線化処理は、画像の中で物体や領域の形状を保ちながら、領域を細い線に変換するモルフォロジー的操作です。この操作により、物体の骨格や中心線を抽出し、形状解析や物体の特徴抽出に役立てることができます。

thinning 関数の概要

thinning関数は、入力された画像領域を徐々に削減し、最終的に細い線に変換します。この処理は、物体の形状を保ちながら、その構造を最小限のラインで表現することを目的としています。スケルトン化された領域は、形状解析や物体の特徴検出に有用であり、形態学的な解析にも広く使用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

thinning(Region, ThinnedRegion)

• Region
  細線化処理を行う対象となる入力領域。
• ThinnedRegion
  細線化処理の結果が格納される変数。

具体例

以下に、thinning関数を使用して領域を細線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)

* 領域の細線化処理を実行
thinning(Region, ThinnedRegion)

* 結果を表示
disp_region(ThinnedRegion, WindowHandle)

この例では、入力画像を二値化して物体領域を抽出し、その領域に対して細線化処理を適用しています。結果として、物体の形状が細い線として表現され、形状の解析が容易になります。

応用例

thinning関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 形状の中心線抽出
  物体の骨格や中心線を抽出し、形状の解析や特徴検出に役立てます。

• 形状の単純化
  複雑な形状を持つ領域を細線化して単純化し、形状認識や分類の前処理として使用できます。

• 領域のパターンマッチング
  細線化された形状を基に、物体のパターンマッチングや特徴点の検出を効率的に行います。

まとめ

HALCONのthinning関数は、画像領域を細線化して物体の形状を効率的に表現するための便利なツールです。領域を細い線に変換することで、形状解析や特徴抽出が容易になり、特に形態学的な操作や物体認識の前処理において重要な役割を果たします。複雑な形状を簡潔に表現したい場合や、物体の骨格を抽出したい場合に非常に有効です。