VisualApplets
オペレーターリファレンス

画像の各オブジェクトは、オブジェクトに含まれるすべての前景ピクセルの座標リストによって記述できます。 したがって、オブジェクトまたはその領域Rは次のように記述できます。

オブジェクトの面積は、オブジェクトのピクセル数、つまり領域 R のサイズです。

言い換えると、オブジェクトの面積はそのすべてのピクセルの合計です。この特長は、さまざまなサイズのオブジェクトを区別するためによく使用されます。

領域 R のバウンディングボックスは、オブジェクトに適合する最小の軸平行長方形です。これは、画像内のオブジェクトの位置を記述するための、シンプルながら非常に有用な特長です。

この特長は、各オブジェクトに対して4つの値を提供します。これらは VisualApplets 内で次のように記述されます。

この特長は、オブジェクトの絶対座標を指定できないため、'BlobDetector1D' および 'Blob_Analysis_1D' オペレーターで異なります。

重心は x 方向と y 方向で計算され、オブジェクトのすべての絶対座標の合計になります。各オブジェクトの原点は、画像の左上隅です。

および

重心の値は正規化されていません。ブロブ解析後にオブジェクト面積で除算する必要があります。この除算を実行するには、arithmetics ライブラリの DIV オペレーターを使用します。または、ホスト PC で除算を計算することもできます。

および

この特長は、オブジェクトの絶対座標を指定できないため、'BlobDetector1D' および 'Blob_Analysis_1D' オペレーターで異なります。

この特長は、オブジェクトのすべての輪郭の長さによって定義されます。外側のエッジと内側のエッジ（後者は穴に起因するもの）が含まれます。

Contour Length は、4近傍と8近傍を区別します。ブロブ解析オペレーターが4近傍を使用してオブジェクトを検出するように設定されている場合、輪郭の長さは直交方向のみでオブジェクトのエッジを走査することによって決定されます。ブロブ解析オペレーターが8近傍に設定されている場合、輪郭の長さでは斜めに接続されたオブジェクトのエッジも考慮されます。したがって、オペレーターの近傍設定に応じて、この特長からは2つの異なる結果が得られます。

以下の2つの図は、その違いを示しています。どちらの図も、単一のオブジェクトを含む画像を示しています。

上の図では、オブジェクトは4近傍を使用して検出されています。このオブジェクトの場合、輪郭の長さは、オブジェクトのエッジにあるすべてのピクセルを合計したものです。水平方向および垂直方向のピクセル接続のみが考慮されます。したがって、このオブジェクトの輪郭の長さの結果は、30×直交長になります。

下の図では、ブロブ解析に8近傍が使用されています。輪郭の長さでは、対角エッジも考慮されます。このオブジェクトの輪郭の長さの結果は、14×直交長 + 8×対角長になります。

結果は輪郭の長さにおいて異なる。

斜めに隣接する2つのピクセルを結ぶエッジの輪郭長は これは二等辺三角形の斜辺を表します。この平方根演算は、ブロブ解析オペレーターでは実行されません。設計において、後から確実に実行されるようにしてください。全体の輪郭の長さは、次のように取得できます。

輪郭の長さの対角成分は、画像の輪郭と平行に走らないエッジを持つオブジェクトにとって非常に重要です。

たとえば、半径が 5.5 ピクセルの円の周囲長は 。以下の図はこの円を示しています。左側の図では、周長は8近傍を使用して計算されています。右側の図では、周長は4近傍を使用して計算されています。この例は、8近傍を使用した計算結果（32.97）が理論値（34.56）に近いことを示しています。4近傍を使用した計算結果（40）はかなり不正確であり、同じ直径を持つ長方形の周長と等しくなります。