# FindCircleMinMax

가장자리로부터의 최소 및 최대 편차 및 가장자리에 있는 모든 점의 반지름 표준 편차를 찾음으로써 연속 가장자리가 원형인지를 검사합니다.

참고: FindCircleMinMax는 원형 가장자리를 찾는 데 사용해서는 안 됩니다. 원형 가장자리를 찾을 때는 FindCircle을 사용하십시오.

## FindCircleMinMax 입력

매개 변수 | 설명
이미지 | 이 매개 변수는 이미지 데이터 구조를 포함하는 스프레드시트 셀을 참조해야 합니다. 기본적으로 이 매개 변수는 데이터 구조를 포함하는 셀인 A0을 참조합니다. 이 매개 변수는 Image 비전 데이터 액세스 함수 또는 좌표 변환 함수에서 반환되는 값 등 다른 Image 데이터 구조를 참조할 수도 있습니다.
Fixture | Fixture 입력 또는 비전 도구 함수의 결과 이미지 좌표계를 기준으로 관심 영역(ROI)을 정의합니다. ROI를 Fixture 기준으로 설정하면 Fixture가 회전하거나 변환된 경우에도 ROI가 Fixture 기준으로 회전하거나 변환됩니다. 기본 설정은 이미지의 왼쪽 상단 모서리인 (0, 0, 0)입니다.
X | 이미지 좌표계에서의 X 오프셋.
Y | 이미지 좌표계에서의 Y 오프셋.
세타 | 이미지 좌표계 내에서 이미지 X축으로부터의 회전(+/-360도 시계 방향).
고리 | 관심 영역(ROI)이라고도 하며, 가장자리 분석의 대상인 이미지 여역을 지정합니다. 변환하고 회전할 수 있는 고리형의 이미지 영역을 만듭니다. 이 매개 변수를 선택하고 속성 시트의 도구 모음에서 영역 최대화 버튼을 누르면 영역이 자동으로 확대되어 전체 이미지가 포함됩니다.
X | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 x 오프셋.
Y | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 y 오프셋.
내부 반지름 | 내부 반지름의 크기.
외부 반지름 | 외부 반지름의 크기.
참고: Fixture 및 고리 매개 변수는 이미지의 경계 내에서 정의되어야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 #ERR을 반환합니다.
극성 | 영의의 스캔 방향에 상대적으로 원의 내부로부터 외부로 이동하면서 찾을 가장자리의 극성을 지정합니다. 함수는 지정된 극성의 가장자리만 보고합니다.
0 = 검은색에서 흰색(기본값)
1 = 흰색에서 검은색
최소 대비 | 원 상의 각 점에의 최소 회색조 대비(0 - 255, 기본값 = 10)를 지정합니다.
가장자리 폭 | 가장자리 전환이 발생하는 픽셀 거리(1 - 50, 기본값 = 3)를 지정합니다. 가장자리 폭은 가장자리를 추출하기 전에 이미지를 필터링하는 데 사용됩니다.
표시 | 이미지에서 FindCircleMinMax 그래픽 오버레이를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | FindCircleMinMax 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트의 활성 셀인 경우를 제외하고 모든 그래픽이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 원형 가장자리와 최소 및 최대 편차 점이 항상 표시됩니다.
2 = 입력 및 결과 그래픽 | 입력 이미지 영역, 원형 가장자리, 최소 및 최대 편차 점이 항상 표시됩니다.

## FindCircleMinMax 출력

반환 | 하나의 원형 가장자리를 포함하는 가장자리 데이터 구조. 입력 매개 변수가 유효하지 않은 경우 #ERR.
결과 | FindCircleMinMax가 처음으로 셀에 삽입되면 스프레드시트에 결과표가 만들어집니다. 다음 Edges 비전 데이터 액세스 함수가 자동으로 스프레드시트에 삽입되어 결과표가 생성됩니다.
레이블 | 함수 | 설명
CentX | GetX(가장자리) | 원형 가장자리의 중심 x 좌표.
CentY | GetY(가장자리) | 원형 가장자리의 중심 y 좌표.
반지름 | GetRadius(가장자리) | 원형 가장자리의 반지름.
최소 | GetMin(가장자리) | 원형 가장자리로부터의 최소 편차.
최대 | GetMax(가장자리) | 원형 가장자리로부터의 최대 편차.
표준 편차 | GetSDev(가장자리) | 연속 가장자리에 있는 모든 점의 반지ㄱ름으로부터의 표준 편차.
점수 | GetScore(가장자리) | 원형 가장자리의 반지름 및 표준 편차에 기초하여 연속 가장자리의 원형인지를 측정하는 지표. 표준 편차가 작으면 이 점수가 높고 표준 편차가 크면 이 점수가 낮습니다. 점수 는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 점수 = 100*(1 - 2*표준 편차/반지름)
Edges 비전 데이터 액세스 함수를 이용하여 추가적인 데이터 요소에 액세스할 수 있습니다.