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特徴点応用マッチング(FPM2)を実行するサンプルワークフローです。
正規化相関サーチ(GS2)を実行するサンプルワークフローです。
QRコード認識で検出しデータを表示するサンプルワークフローです。
データマトリクス認識で検出しデータを表示するサンプルワークフローです。
円ハフ検出を実行するサンプルワークフローです。
直線ハフ検出を実行するサンプルワークフローです。
1次エッジ検出(BOX)と直線近似を使用して、面取りされた物体のコーナー座標(R計測)を求めるサンプルワークフローです。
エッジ部分を抽出するフィルタをかけた画像の判定によりり、フォーカスが合っているか決定する手法です。
微分フィルタである、prewittフィルタを実行した画像に対し、濃度値を加算していきます。 ぼやけているとエッジ部分が明瞭ではないため、値は小さくなります。エッジが明瞭な場合は、値が大きくなり、フォーカスが合っているという事になります。
フォーカス値を最大値と最小値を使用して取得します。
コントラスト比を(濃度最大値/濃度最小値)の式で表わすことでコントラストが高い、低いの判定します。 ご注意:本手法は、ノイズに弱くフォーカスが合っていない場合でも、輝度の強いノイズが画像上にあると時結果数値が高くなります。
分散値(標準偏差)を利用してフォーカス値を取得するサンプルです。
分散値が大きい→濃度のばらつきが大きい→はっきり映っていると判断します。
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