【HALCON】threshold_sub_pix 関数について - サブピクセル精度での閾値処理

HALCONのthreshold_sub_pix関数は、画像内のエッジをサブピクセル精度で検出するための閾値処理を行う関数です。通常の閾値処理ではピクセル単位でしかエッジを検出できませんが、この関数ではサブピクセル精度でエッジを検出できるため、微細な形状や境界線の解析に非常に有効です。形状解析や高精度なエッジ検出が必要な場面で、重要な役割を果たします。

threshold_sub_pix 関数の概要

threshold_sub_pix関数は、サブピクセル精度で閾値処理を行い、画像内のエッジや輪郭を精密に検出します。ピクセルの明るさが指定された閾値範囲内にある領域のエッジを高精度に抽出し、その結果をサブピクセル精度で返します。これにより、形状や物体の境界線を非常に高い精度で解析することが可能です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

threshold_sub_pix(Image, Edges, MinGray, MaxGray)

• Image
  エッジ検出を行う入力画像。
• Edges
  サブピクセル精度で検出されたエッジの結果が格納される変数。
• MinGray
  エッジを検出する際の最小グレースケール値（閾値の下限）。
• MaxGray
  エッジを検出する際の最大グレースケール値（閾値の上限）。

具体例

以下に、threshold_sub_pix関数を使用してサブピクセル精度のエッジを検出する例を示します。

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

* 閾値範囲を設定
MinGray := 100
MaxGray := 200

* サブピクセル精度でエッジを検出
threshold_sub_pix(InputImage, Edges, MinGray, MaxGray)

* 結果を表示
disp_xld(Edges, WindowHandle)

この例では、画像からグレースケール値が100から200の範囲にある領域のエッジをサブピクセル精度で検出し、結果のエッジを表示しています。サブピクセル精度により、エッジの位置が非常に正確に特定されています。

応用例

threshold_sub_pix関数は、以下のようなシナリオで特に有効です。

• 微細なエッジ検出
  通常のピクセル単位のエッジ検出では検出しにくい微細なエッジを高精度で抽出し、物体の境界や形状を詳細に解析します。

• 形状解析
  複雑な形状の境界をサブピクセル精度で検出し、より正確な形状データを得ることで、解析や特徴抽出の精度を向上させます。

• 高精度な物体検出
  物体の境界やエッジをサブピクセル精度で検出することで、物体の認識や分類の精度を大幅に向上させることができます。

まとめ

HALCONのthreshold_sub_pix関数は、サブピクセル精度でのエッジ検出を可能にし、画像内の微細な形状やエッジを正確に解析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、形状解析や物体認識の精度を大幅に向上させ、特に高精度なエッジ検出が必要な場面で非常に有用です。