🟠 形状テンプレートマッチング

機能説明

形状ベースのテンプレートマッチングは物体検出アルゴリズムで、「テンプレート画像」の輪郭と勾配情報を分析して物体の独特な形状を学習し、新しい画像内でその物体を高速かつ正確に定位することができます。色彩とテクスチャに依存する深層学習方法とは異なり、このアルゴリズムは照明変化に対する非感度性を持ちます。物体の形状が変わらない限り、異なる明るさ、コントラスト、色彩条件下でも成功したマッチングが可能です。さらに、このアルゴリズムはパラメータ設定により回転や拡大縮小が発生したターゲットを見つけることができ、精確な角度とサイズを返します。

このオペレーターの作業フローは2つの段階に分かれます:

  1. 訓練段階:初期化時に、オペレーターはアップロードされたテンプレート画像を分析し、重要な形状特徴を抽出し、設定された回転、拡大縮小などのパラメータに基づいて、再利用可能なテンプレートファイルを生成します。

  2. マッチング段階:実行時に、オペレーターは訓練されたテンプレートを読み込み、入力された検出対象画像内でグローバル検索を行い、テンプレート形状と類似するすべての領域を見つけ出します。

使用シーン

照明条件が良くない、または製品の色彩が多様な環境で、大量の注釈データが不足している場合、形状マッチングの使用を試すことができます。

入力・出力

入力項目

画像:検索とマッチングを行う画像。

出力項目

検出結果:検出実例リスト。リスト内の各要素はマッチングに成功したターゲットを表し、その位置、回転角度、拡大縮小比率、マッチングスコア、輪郭を含みます。

パラメータ説明

強制訓練

パラメータ説明

初期化時に、テンプレートファイルが既に存在していてもテンプレートの強制再訓練を行うかどうかを選択するために使用されます。

調整説明

デバッグ段階ではこのオプションを有効にし、オペレーターに新しいパラメータを使用して新しいテンプレートを生成させることを推奨します。パラメータが固定された後は、この項目を無効にしてフロー起動速度を加速できます。

テンプレート画像

パラメータ説明

テンプレート画像。マッチングの参考として使用されます。

調整説明

できるだけ画像の品質を保証し、ターゲットの完全な形状を鮮明で遮蔽のない状態で表示してください。

テンプレート生成パス

パラメータ説明

生成されたテンプレートファイルを保存するフォルダパス。

調整説明

固定パスを指定することを推奨します。管理と訓練済みテンプレートの再利用に便利です。空白の場合、システムデフォルトのキャッシュパスを使用します。

テンプレート名

パラメータ説明

生成されるテンプレートファイルに一意の名前を指定します。

拡大縮小有効化/拡大縮小比率

パラメータ説明

高解像度画像に対する最適化オプション。有効化後、テンプレート画像と検出対象画像は処理前に指定比率で縮小されます。

調整説明

画像の解像度が非常に高い場合、この項目を有効にし1未満の比率(例:0.5)を設定することで訓練とマッチングの速度を向上できます。

パラメータ範囲

[0.1,1.5]、デフォルト値:0.7

拡大縮小範囲/拡大縮小ステップ

パラメータ説明

マッチング時に検索するターゲットサイズ範囲を定義します。

調整説明

拡大縮小範囲は最小値と最大値を含む二元リストで、例えば[0.8,1.2]は元サイズの80%から120%を検索することを表します。拡大縮小ステップはこの範囲内での検索の精細度を定義します。範囲が広く、ステップが小さいほど、異なるサイズのターゲットを見つけやすくなりますが、訓練とマッチングの時間も長くなります。実際の状況に応じてパラメータを調整してください。テンプレート画像がテンプレート画像生成ノードで作成された場合、そのノードが出力する拡大縮小範囲をこのパラメータに使用できます。

パラメータ範囲

[0.8,1.2]

回転角度範囲/回転角度ステップ

パラメータ説明

角度範囲はマッチング時に検索するターゲット回転角度範囲を設定し、角度ステップは検索の精細度を設定するために使用されます。

調整説明

ターゲットが任意の角度で現れる可能性がある場合、範囲を[0,360]に設定してください。ステップが小さいほど角度検出がより精確になりますが、時間がより長くかかります。ターゲットの角度変化範囲が既知で限定的な場合、範囲を縮小することで大幅な高速化が可能です。

パラメータ範囲

角度範囲[0,360]、ステップ[0,60]

特徴点数量

パラメータ説明

テンプレート画像から抽出される、その形状を記述するために使用される特徴点の数量。

調整説明

  • 数量を増やす:複雑な形状をより精細に記述し、堅牢性がより強くなりますが、速度が低下します。

  • 数量を減らす:速度がより速く、形状が簡単な物体に適していますが、複雑な形状では不安定になる可能性があります。

パラメータ範囲

[0,1000]、デフォルト値:75

マッチング精度レベル

パラメータ説明

異なる解像度の画像でマッチングを行うことで速度と精度を最適化します。アルゴリズムはまず低解像度画像で粗定位を行い、次に高解像度画像で精定位を行います。

調整説明

通常はデフォルトパラメータを保持することができます。リスト内の数字は画像検索時のレベルの拡大縮小係数(2の冪乗)を表し、例えば[4,8]はそれぞれ1/4と1/8解像度で検索を行うことを表します。数字が小さいほど、元画像解像度により近いレベルでマッチングを行い、精度がより高くなりますが速度がより遅くなります。数字が大きいほど検索がより速くなりますがより粗くなります。

パラメータ範囲

[4,8]

スコア閾値

パラメータ説明

マッチング結果の最低受入スコア。スコアが高いほどマッチング結果がテンプレートの形状により類似していることを示します。

調整説明

  • この値を上げる:類似度の高くない結果をフィルタし、誤マッチングを減らします。

  • この値を下げる:見逃される可能性のあるターゲットを取り戻しますが、誤ったマッチングを引き起こす可能性があります。

パラメータ範囲

[0,100]、デフォルト値:80

重複フィルタ閾値

パラメータ説明

同じターゲットに対する複数の高度重複検出結果を除去し、スコアが最も高いもののみを保持するために使用されます。

調整説明

  • この値を大きくする:より多くの重複マッチング結果を保持できます。

  • この値を小さくする:重複が大きい結果をより厳格に除去できます。

パラメータ範囲

[0,1]、デフォルト値:0.3

カテゴリー名

パラメータ説明

マッチングに成功したターゲットに対して手動でカテゴリー名を指定します。

調整説明

検出結果の「カテゴリー」はこのパラメータで指定されます。