 |
[イージーマッチ] |
 |
正規化相関サーチのパターンマッチング。モデルを学習しピクセルbyピクセルでサーチを行います。アライメントや特定領域を検出するマッチングの画像処理ライブラリです。 |
| 主な特徴 |
| ■ | 複数パターン検出 | ユーザーが定義した複数のパターンを検出する事が可能。また相関成績（マッチ結果）に応じてパターン選別も行えます。（例：10個サーチさせマッチ成績90点以上の対象物のみ検出するなど検出数が予め不明の場合便利です。） | |
| ■ | 照度補正パラメータ | 4種の正規化モード（標準・オフセット正規化・ゲイン正規化・完全正規化） 照明状態、画像環境の変化の影響を抑え安定した相関成績を算出することが出来ます。 |
|
| ■ | コントラスト補正パラメータ | 3種の照合モード（標準・逆転・混合コントラスト） 照明効果によってオブジェクトの輝度が反転した状態で撮影された場合でも、パターン画像に対する対象オブジェクトの検出率を上げる事が出来ます。 （テカリ対策） |
|
| ■ | マスク処理 | モデル内の不要領域にマスキングが行えます。マスキングされたピクセルは照合プロセスに加えられません。よって比較対象から除外でき、より安定した検出処理が可能となります。 | |
| ■ | 非正方ピクセル補正 | 画像が非正方ピクセルであった場合では、回転したオブジェクトは正しく見えません。しかしEasyMatchではピクセル縦横比の補正を考慮したマッチングが行えます。 |
| 機能詳細 |
| 複数パターン検出 | |||||
| サーチの為に回転やスケールの許容値を設定し、かつ複数パターンの検出も可能です。 そして処理結果をスコアで振り分ける事も可能です。 （例えば10個検出させて、相関成績が90点以上のみ表示せよ等） |
|||||
 |
|||||
| ■パターンの学習 ■パターンの照合 |
| 照度補正パラメータ | |||||
| 一般的に正規化相関サーチでは照明状態の変化はパターンと画像の比較スコアに影響を与えます。 ワークがモデルと同一であっても明るさが異なれば、そのピクセル値の違いはスコアに反映します。 なぜなら正規化相関はピクセルごとに比較サーチしているアルゴリズムだからです。 そこでスコアを安定させる為に、比較の前にモデルのコントラストおよび明るさを自動的にサーチ画像に応じて調整します。これを一般的に正規化と呼ばれています。 EasyMatchでは4種類の正規化モードを用意しています。 (1)標準、(2)オフセット正規化、(3)イン正規化、(4)完全正規化補正 |
|||||
 |
|||||
| ■変化に応じて照度補正し処理→正規化 |
| コントラスト補正パラメータ | |||||
| 特定の照明効果（テカリなど）によって、オブジェクトのコントラストが逆転(白地に黒→黒地に白になったり、またはその逆)して現れることがあります。このような場合も想定してマッチングに備えることができます。 EasyMatchでは3種の照合モードを用意 (1).正常のみ(2).逆転のみ(3).両方 |
|||||
 |
|||||
| ■テカリによるコントラスト逆転 |
| マスク処理 | |||||
| 学習モデルの中に必要ない特徴が含まれている場合、その部分を「無視領域」と定義しマスキング処理することができます。これにより実際の照合プロセスでは無視領域のピクセルは無視させることが可能です。 | |||||
|
■中央文字をマッチで必要としない場合、モデル内にある中央の文字が共通ではないので、このままﾏｯﾁﾝｸﾞするとスコア値に影響がある
■よってモデル学習の際、その部分にマスキング処理を施し比較対象外に設定 |
| 非正方ピクセル | |||||
| ピクセルが「非正方形」―1ピクセルが占めるエリアの物理的な幅と高さが不均等―になるように画像が得られた場合は、結果として異方性の形になります。回転するとオブジェクトは斜めにゆがんで、四角形は平行四辺形になってしまいますが、照合中に補正できるようピクセルの寸法から縦横比が算出できます。 |
画像集
製品に関してのお問い合わせ
