【HALCON】thinning_seq 関数について - 連続的な細線化処理

HALCONのthinning_seq関数は、画像内の領域に対して連続的に細線化（スケルトン化）を行うための関数です。この関数は、領域の形状を維持しながら徐々に細くしていき、最終的に骨格や中心線のみを残すことで、物体の形状解析や特徴抽出を効率化します。複数回にわたる細線化処理によって、物体の内部構造やパターンを明確にすることが可能です。

thinning_seq 関数の概要

thinning_seq関数は、指定された領域を連続的に細線化する処理を提供します。この処理は、物体の形状を少しずつ縮小させ、最終的に物体のスケルトン（骨格）や中心線を抽出します。連続的な処理により、複雑な形状を持つ領域でも、物体の内部構造を明確にすることができます。この操作は、形態学的な解析や物体認識の前処理に広く使用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

thinning_seq(Region, ThinnedRegion, Iterations)

• Region
  細線化処理を行う対象となる入力領域。
• ThinnedRegion
  処理の結果、細線化された領域が格納される変数。
• Iterations
  細線化を行う回数。回数を増やすと、より細い領域が得られます。

具体例

以下に、thinning_seq関数を使用して領域を連続的に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)

* 領域の連続的な細線化を実行（例: 10回の細線化処理）
Iterations := 10
thinning_seq(Region, ThinnedRegion, Iterations)

* 結果を表示
disp_region(ThinnedRegion, WindowHandle)

この例では、画像を二値化して抽出された物体領域に対し、10回の連続細線化処理を実行しています。結果として、物体の骨格や中心線が抽出され、形状解析が容易になります。

応用例

thinning_seq関数は、以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 骨格の抽出
  物体の形状をスケルトン化し、中心線や骨格を抽出することで、物体の内部構造や特徴を明確にします。

• 形状解析の前処理
  複雑な形状を持つ領域を単純化して解析を行いやすくし、物体認識や分類の前処理として使用できます。

• パターン認識
  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検出を効率的に行います。

まとめ

HALCONのthinning_seq関数は、画像領域を連続的に細線化して、物体の形状をスケルトン化するための便利なツールです。連続した細線化処理により、物体の骨格や中心線を効率的に抽出し、形状解析や特徴抽出に役立てることができます。特に、複雑な形状を簡素化して解析する場合に有用です。