カラークラス分け[画像（Image）]

Q

カラー情報を利用してある特定の色を抽出したいのですが、HALCONでカラー情報を使用して特定の色情報を持つ領域を抽出するにはどのような方法がありますか？

A

HALCONではカラー抽出についていくつかの種類を用意しております。二次元，三次元的なアプローチ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ガウス混合分布モデルのアプローチが挙げられます。
二次元では、RGBの任意の2色のヒストグラムを基準にカラー抽出を行い、抽出したい特定の色をもつ領域のヒストグラムが平面として表現され、実際の検査画像からその部分の色情報をもつ領域のみが抽出されます。三次元では、RGBの三次元空間に抽出したい色情報が球として表現され、検査前の学習として三次元空間の円の原点と半径が指定され、その範囲内の色情報をもつ領域が抽出されます。円の半径を変化させる事で処理時間が変動します。ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ガウス混合分布モデルについては、サンプルとなる画像からトレーニングデータをそれぞれのモデルに与えることにより、自動的に色の分類を行う分類器が作成されます。作成された分類器に対して抽出を行う画像を入力すると、色の分類が行われます。

関連オペレーター

decompose3
histo_2dim
class_2dim_sup
learn_ndim_norm
class_ndim_norm

ファイル

サンプルプログラムはclassify_image_class_gmm.zipをダウンロードしてください。

classify_image_gmm.dev
ガウス混合分布モデルを用いて画像をクラス分けするサンプルプログラム
classify_image_mlp.dev
MLP（多層パーセプトロン）を用いて画像をクラス分けするサンプルプログラム
classify_image_svm.dev
サポートベクターマシンを用いて画像をクラス分けするサンプルプログラム