【HALCON】write_descriptor_model 関数について - デスクリプタモデルの保存

HALCONのwrite_descriptor_model関数は、トレーニング済みのデスクリプタモデルをファイルに保存するための関数です。デスクリプタモデルは、オブジェクトの形状や特徴を記述し、それを基にした認識やマッチングを行うために使用されます。この関数を利用することで、一度作成したモデルを保存し、再利用や他のプロジェクトで活用することが可能になります。

write_descriptor_model 関数の概要

write_descriptor_model関数は、画像内のオブジェクトを認識するために作成されたデスクリプタモデルを外部ファイルに保存します。このモデルは、特徴点を基にオブジェクトの形状やパターンを認識するために使用され、保存することで、後から再利用が可能になります。これにより、毎回モデルをトレーニングする必要がなく、効率的にプロジェクトを進めることができます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

write_descriptor_model(DescriptorHandle, FileName)

• DescriptorHandle
  保存するデスクリプタモデルのハンドル。モデル作成後に取得されます。
• FileName
  デスクリプタモデルを保存するファイルのパス。指定されたファイルにモデルが保存されます。

この関数を使用することで、トレーニング済みのデスクリプタモデルが外部ファイルとして保存され、後で再利用できます。

具体例

以下に、write_descriptor_model関数を使用してデスクリプタモデルを保存する例を示します。

* デスクリプタモデルの作成
create_descriptor_model('shape_based_matching', [], DescriptorHandle)

* デスクリプタモデルの設定
set_descriptor_model_param(DescriptorHandle, 'num_levels', 5)

* デスクリプタモデルをファイルに保存
write_descriptor_model(DescriptorHandle, 'descriptor_model.hdm')

* 保存完了のメッセージを表示
disp_message(WindowHandle, 'Descriptor model saved successfully', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、create_descriptor_modelで形状ベースのデスクリプタモデルを作成し、set_descriptor_model_paramでパラメータを設定しています。その後、write_descriptor_modelを使用してモデルをdescriptor_model.hdmというファイル名で保存しています。保存が完了したことをメッセージで通知します。

応用例

write_descriptor_model関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• トレーニング済みモデルの再利用
  一度作成したデスクリプタモデルを保存しておくことで、再度トレーニングすることなく、異なるプロジェクトやシステムで再利用できます。

• 認識モデルの共有
  チーム内や他のプロジェクトで保存したデスクリプタモデルを共有し、同じモデルを効率的に使用できます。

• 長期保存とプロジェクト管理
  プロジェクトのライフサイクルにわたってデスクリプタモデルを保存しておき、将来的に再利用することが可能です。

まとめ

HALCONのwrite_descriptor_model関数は、デスクリプタモデルを外部ファイルに保存し、再利用や他のプロジェクトで活用するための便利なツールです。保存されたモデルを使うことで、再トレーニングの手間を省き、プロジェクトの生産性を向上させることができます。