画像処理ソリューション
これを見れば画像処理の入門から基礎~応用まで全てがわかるのを目指して!
   
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Akira

ニックネーム:Akira
東京都の町田事業所に勤務
画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです!
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画像切出しソフト【ぴたっとカッター】

メインページ画像処理

デスクトップに表示されている画像を1画素単位ぴたっと!切出す事にこだわった

ぴたっとカッター
ぴたっとカッター

というソフトを作ってみました。
実体は
ぴたっとカッターのページ(ページ下部よりダウンロード)に公開しました。(フリーソフトです。)
動作させるには、別途、.NET Framework2.0が必要になります。

例えば、こんなエクセルの画像↓
ぴたっとカッター

から、ぴたっと1画素単位で画像を切出す時などに便利だと思います。
こちら↓が切り出した画像
     ぴたっとカッター

ただし、現状、ほとんど未評価です。
動かないときや、バグがあったりしたらゴメンナさい...

まだまだ、機能不足な点もありますが、気が向いたらバージョンアップしたいと思います。

操作方法

●矢印キー(↑、↓、←、→)で切出ウィンドウ全体を移動
●Shift + 矢印キー(↑、↓、←、→)で切出ウィンドウの幅、高さを微調整

●Ctrl + C クリップボードへコピーボタンでチェック模様の範囲内の画像をクリップボードにコピー
●Ctrl + S クリップボードへコピーボタンでチェック模様の範囲内の画像をファイルに保存
●Ctrl + V 拡大鏡ボタンでクリップボードの画像を新規ウィンドウに表示
●拡大鏡ボタン(拡大鏡ボタン) で拡大鏡ウィンドウを表示し、マウスポインタ付近の画像を拡大表示
●画像編集ボタン(拡大鏡ボタン) でクリップボードに画像データがある場合が画像を表示し、画像ファイルから画像を開く事もできます。
●常に手前に表示ボタン(常に手前に表示ボタン) でウィンドウを常に手前に表示します。もう一度クリックすると元に戻ります。
●ウィンドウの下に表示されている数値(W=322 H = 317 など)は切出すサイズ(画素数)を示しています。

使い方

①切出す領域をマウス操作でざっくりと合わせます。
矢印キー(↑、↓、←、→)で左上の切出す位置を微調整します。
  必要によっては拡大鏡のウィンドウを表示させて調整して下さい。
Shift + 矢印キー(↑、↓、←、→)で切出ウィンドウの幅、高さを微調整します。
その後は、必要に応じて、画像のコピー、保存などを行って下さい。

現状、選択したウィンドウ全体をコピーして保存する...なんて言う機能はありません。
ウィンドウ全体をコピー、保存したい場合は、コピーしたいウィンドウを選択し、Alt+PrintScreenボタンで
押してウィンドウをコピーして下さい。
この状態で
画像編集ボタン(拡大鏡ボタン)をクリックすると画像が表示されますので、画像保存ボタンクリップボードへコピーボタン)をクリックすると、ファイルに保存することもできます。
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ラベリング処理アルゴリズム

メインページ画像処理

二値化画像処理された画像において、白の部分(または黒の部分)が連続した画素に同じ番号を割り振る処理を
ラベリングと言います。

通常、同じ番号ごとの面積(画素数)や幅、高さなどの特徴量を求めて欠陥検査や分類処理などに用いられます。

ラベリングには、二値化された画像の横方向に連続している部分を同じラベルにする4連結と、
縦、横、斜め方向に連続している部分を同じラベルにする8連結との2種類の処理があります。
(4近傍、8近傍という場合もあります。)

【二値化画像】 
ラベリング処理アルゴリズム 

【4連結】

【8連結】
ラベリング処理アルゴリズムラベリング処理アルゴリズム

以下、8連結の場合において、ラベリング処理アルゴリズムを紹介します。

まず、画像全ての画素のラベル番号を0(ゼロ)で初期化しておき、ラベリングで番号を割り付けるための
ラベリング番号のルックアップテーブルを用意しておきます。(テーブルの使い方の詳細は後ほど)

そして、画像の左上からラスタスキャンを行い、画素の色がの位置を検索します。
ラベリング処理アルゴリズム

白の画素の左上、上、右上、左の画素のラベル番号を参照し、全て0(ゼロ)の場合は、最後に割り振った番号+1のラベル番号を割り振ります。
もし、参照した画素のラベル番号が複数存在した場合は、最小の番号を割り振ります。
ラベリング処理アルゴリズム

最初に番号を割り振った様子↓
ラベリング処理アルゴリズム

この処理を左上からラスタスキャンして続けていきます。
ラベリング処理アルゴリズム

新しい番号が割り振られるとき↓
ラベリング処理アルゴリズム

新しい番号が割り振られるとき↓ その2
ラベリング処理アルゴリズム

参照した画素のラベル番号が複数存在した場合、最小の番号を割り振ります。
このとき、用いなかったラベル番号(下図の例では3)のルックアップテーブルの番号を最小の番号に書き換えます。
ラベリング処理アルゴリズム

同様に、処理を続けていきます↓
ラベリング処理アルゴリズム

全ての白の画素に番号が割り振れれた様子↓
ラベリング処理アルゴリズム

ただし、よ~く見ると、ラベル番号の2や3など、連続していない部分が存在している事に気がつきます。
そこで、ルックアップテーブルの出番です。

処理の途中でルックアップテーブルの番号を変更した番号を
 2→1、3→1、6→5
に変更すると、連続した領域は同じ番号になります。

このまま番号を変更しても良いのですが、ラベル番号が虫食いになるのも気持ちが悪いので、以下のようにルックアップテーブルの番号を詰め直してから、ルックアップテーブルを参照し、全画素のラベル番号を修正すると、以下のようになります。

ラベリング処理アルゴリズム

基本的なアルゴリズムは上記、紹介したアルゴリズムで良いのですが、ラベリング処理を行う画像のパターンによってはうまくラベル番号が割り振られない場合があります。
そこは、何とかして(ちょっと説明が難しい部分)うまく割り振られるようにチャレンジしてみて下さい。

参考までに、ラベリング処理をすると失敗しやすい特徴的な画像を添付しておきます。↓

◆Level.1
 ラベリング処理アルゴリズム

◆Level.2
 ラベリング処理アルゴリズム

◆Level.Max!?

 ラベリング処理アルゴリズム
 
ラベリング処理のアルゴリズムには、この手法の他にも輪郭線を追跡し、閉じた領域を1つのラベルとする手法もあります。
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ラインセンサカメラのスキャンレートと分解能、送り速度との関係

ラインセンサカメラを選定する上で、スキャンレートと分解能、被写体の送り速度を全て計算する必要があります。
といっても、理屈は簡単で、下図のように、一定速度で移動する被写体を一定間隔の時間で1ライン分をスキャンしたときに、何mm間隔でスキャンするか?が送り方向の分解能という事になります。
ただ、その単位系がいろいろ登場するので、毎回、ちょっと悩んだりもするので、ここにまとめておきます。

ラインセンサカメラのスキャンレートと分解能、送り速度との関係

ラインセンサカメラのスキャンレートと分解能、送り速度との関係
スキャンレート、分解能、送り速度を以下のように定義します。
スキャンレートS[μSec]
分解能R[mm/画素]
送り速度V[mm/Sec]

このとき、1秒時間がたつと、被写体はV[mm]移動し、ラインセンサは106/S [回]スキャンする訳です。
このことから、分解能は

R[mm/画素] = V[mm] / ( 106 / S [回])
                      = V × S / 106 [mm/画素]


となります。
この式より、分解能、スキャンレートから移動速度を求める時は

V[mm/Sec] = R[mm/画素]  / S[μSec] × 106

となります。

さらに話をややこしくするのが、移動速度の単位がmm/secm/secm/minだったりするので、その変換表も書いておきます。

 mm/secm/secm/min
1mm/sec10.0010.06
1m/sec1000160
1m/min16.6670.01671

上の表は横方向に見て頂いて、例えば、1m/min16.667mm/secとなります。

また、ここで、スキャンレートをカメラの設定により決めている場合(フリーラン、内部同期などという)は特に問題はありませんが、エンコーダと同期している場合(外部同期)は、被写体の移動速度を上げて行くと、カメラの最速スキャンレートを超える場合もあるので、ご注意下さい。

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