# TrainPatMaxRedLine

FindPatMaxRedLine 함수에서 사용할 수 있도록 이미지에서 패턴을 추출하고 트레이닝합니다.

참고 : 트레이닝된 패턴은 기본 패턴 영역(320 x 440)을 사용할 때 약 1MB를 소비하지만 패턴의 크기는 트레이닝된 패턴의 크기에 따라 크게 다릅니다.

## TrainPatMaxRedLine 입력

매개 변수 | 설명
이미지 | This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an 이미지 data structure; by default, this parameter references A0, the cell containing the data structure. This parameter can also reference other Image data structures, such as those returned by the 이미지 Vision Data Access functions or 좌표 변환 함수.
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 (기본값 = 0) | 이미지 좌표계에서의 X 오프셋.
Y (기본값 = 0) | 이미지 좌표계에서의 Y 오프셋.
세타 (기본값 = 0) | 이미지 좌표계 내에서 이미지 X축으로부터의 회전(+/-360도 시계 방향).
패턴 영역 | 관심 영역(ROI)이라고도 하며, 이미지 중 분석 대상이 되는 영역을 지정합니다. 영역 매개 변수를 두 번 클릭하면 변환하고 회전할 수 있는 대화형 그래픽 모드를 만듭니다. 이 매개 변수를 선택하고 속성 시트의 작업 편집 도구 모음에서 영역 최대화 버튼을 누르면 영역이 자동으로 확대되어 전체 이미지가 포함됩니다.
X | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 x 오프셋.
Y | Fixture 좌표에서 원점으로부터의 y 오프셋.
폭(기본값 = 440) | 영역의 x 축 방향 크기.
높이(기본값 = 320) | 영역의 y 축을 방향 크기.
각도(기본값 = 0) | Fixture 좌표에서의 방향.
곡률(기본값 = 0) | 영역의 x 축과 반대 가장자리선 사이의 각 편차.
참고 : Fixture 및 영역 매개 변수는 이미지의 경계 내에서 정의되어야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 #ERR을 반환됩니다.
외부 영역 | 이 매개 변수는셀 참조로 Annulus, Circle, Region, EditAnnulus, EditCircle, EditCompositeRegion, EditPolygon, EditRegion을 포함하는 스프레드시트 셀을 이용합니다. 이 매개 변수를 사용하면 함수는 영역 및 Fixture 설정을 무시하고 참조된 영역에서 지정한 이미지 영역을 검사합니다. 복합영역편집 컨트롤을 참조하는 경우, 검사 영역에는 다수 도형이 혼합될 수 있습니다. 복합 영역의 각 도형은 검사 영역에 추가되거나 검사 영역에서 뺄(마스킹) 수 있습니다. 참고 : 이 매개 변수가 외부 영역에 대한 참조로 설정된 경우 함수의 내부 영역을 사용하려면 셀 참조 대신 0 값을 입력하여 수동으로 이 매개 변수를 0으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 함수가 외부 영역을 계속 참조합니다.
패턴 원점 | 트레이닝 영역의 중심에서부터의 오프셋으로 트레이닝 패턴 원점의 X 및 Y를 표시합니다.
오프셋 X (기본값 = 0) | 트레이닝된 패턴의 중심에서 x 오프셋을 지정합니다.
오프셋 Y (기본값 = 0) | 트레이닝된 패턴의 중심으로부터의 y 오프셋을 지정합니다.
거침 자동 선택 | 이 매개 변수가 활성화되면 거친 검색 단계 중에 사용할 패턴 세분성 크기를 자동으로 선택합니다. 거친 세분성은 런타임 이미지에서 대략적인 패턴 일치를 신속하게 찾기 위해 큰 형상을 찾는 데 사용합니다.
0 = 꺼짐 | 거친 세분성을 사용합니다
1 = 켜짐(기본값) | 패턴 세분성 크기가 자동으로 선택됩니다.
미세 자동 선택 | 이 매개 변수가 활성화되면 미세 검색 단계 중에 사용할 패턴 세분성 크기를 자동으로 선택합니다. 미세 세분성은 작은 형상을 찾아 패턴 위치를 정확하게 결정하는 데 사용됩니다.
0 = 꺼짐 | 미세 세분성이 사용됩니다.
1 = 켜짐(기본값) | 패턴 세분성 크기가 자동으로 선택됩니다.
거친 세분성 | 거친 세분성을 픽셀 값으로 지정합니다. 거친 세분성은 런타임 이미지에서 대략적인 패턴 일치를 신속하게 찾기 위해 큰 형상을 찾는 데 사용됩니다(1 - 30, 4 = 기본값). 참고 : 거침 자동 선택 매개 변수가 기본적으로 활성화되므로, 비활성해야 이 매개 변수를 사용할 수 있습니다.
미세 세분성 | 미세 세분성을 픽셀 값으로 지정합니다. 미세 세분성은 패턴 위치를 정확하게 결정하기 위해 작은 형상을 찾는 데 사용됩니다(1 - 10, 1 = 기본값). 참고 : 미세 자동 선택 매개 변수가 기본적으로 활성화되므로, 비활성해야 이 매개 변수를 사용할 수 있습니다. 미세 세분성 값은 거친 세분성 값보다 클 수 없습니다.
형상 임계치 | 트레이닝된 형상의 최소 대비를 지정합니다. 대비가 낮은 형상을 추가적으로 트레이닝하려면 이 값을 감소시키고, 대비가 낮은 형상을 무시하려면 이 값을 증가시키십시오(1 - 100, 20 = 기본값).
트레이닝 이벤트 | 모델 트레이닝 이벤트 트리거를 포함하는 셀에 대한 셀 참조를 지정합니다. 참고 : 속성 시트가 열려 있거나 버튼 또는 조건부로 활성화 셀 등의 이벤트 트리거가 0이 아닌 경우에 트레이닝이 발생합니다.
트레이닝 이미지 재사용 | 패턴을 트레이닝하는 데 사용되는 이미지를 저장하고 패턴 설정 매개 변수(패턴 원점, 거침 자동 선택, 미세 자동 선택, 거친 세분성, 미세 세분성, 노이즈 임계값)를 수정할 때 사용할지 여부를 지정합니다.
0 = 꺼짐(기본값) | 현재 이미지(이미지 매개 변수에 지정된 이미지)를 사용하여 패턴을 트레이닝/재트레이닝합니다.
1 = 켜짐 | 패턴 원점, 거친 자동 선택, 미세 자동 선택, 거친 세분성, 미세 세분성 및/또는 노이즈 임계값 매개 변수가 수정되는 경우 처음에 패턴을 트레이닝하는 데 사용된 이미지가 패턴을 다시 트레이닝하는 데 사용됩니다. 처음 활성화하면 이미지 매개 변수로 지정된 이미지가 패턴을 트레이닝하는 데 사용되며 이미지의 복사본이 작업에 저장됩니다. 패턴 원점, 거친 자동 선택, 미세 자동 선택, 거친 세분성, 미세 세분성, 노이즈 임계값 매개 변수에 대한 후속 변경은 저장된 이미지를 사용합니다. 참고 : 이 매개 변수가 활성화된 경우 Fixture 입력이 수정되면 패턴 영역(또는 외부 영역)이 이동하거나 수정되며, 함수는 입력 이미지의 트레이닝 영역을 조정하고, 새 이미지를 저장하고, 패턴을 다시 트레이닝합니다. 트레이닝 이미지 재사용 매개 변수가 켜져(활성화) 있지만 패턴이 아직 트레이닝되지 않은 경우, 이 함수는 매개 변수를 끄고(비활성화) 새 패턴을 트레이닝할 때까지 #ERR을 반환합니다.
타임아웃 | 함수가 실행을 중지하고 #ERR을 반환하기 전에 유효한 패턴을 찾는 시간을 밀리초 단위로 지정합니다(0 - 30000, 0 = 기본값). 0으로 설정하면 이 설정이 비활성화되며 타임아웃이 적용되지 않습니다.
표시 | 이미지에서 TrainPatMaxRedLine 그래픽를 표시하는 모드를 지정합니다.
0 = 모두 숨기기(기본값) | TrainPatMaxRedLine 함수를 포함하는 셀이 스프레드시트에 강조 표시된 경우가 아니면 모든 그래픽이 표시되지 않습니다.
1 = 결과 그래픽만 | 패턴의 트레이닝된 형상이 항상 표시됩니다.
2 = 입력 및 결과 그래픽 | 입력 이미지 영역, 패턴 원점, 트레이닝된 형상이 항상 표시됩니다.
3 = 모두 보기: 입력, 결과, 트레이닝 이미지 | 입력 이미지 영역, 패턴 원점, 트레이닝된 형상, 트레이닝 이미지가 항상 표시됩니다.

## TrainPatMaxRedLine 출력

반환 | 트레이닝된 패턴들을 포함하는 Patterns 데이터 구조. 입력 매개 변수 중 하나라도 유효하지 않은 경우 #ERR.
결과 | TrainPatMaxRedLine이 처음으로 셀에 삽입되면 오른쪽에 있는 인접한 셀에 트레이닝됨 상태가 자동으로 표시됩니다. 패턴을 트레이닝할 수 없으면 #ERR이 삽입됩니다. 하나의 Patterns Vision Data Access functions가 스프레드시트에 자동으로 삽입됩니다.
레이블 | 함수 | 설명
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트레이닝 | GetTrained(패턴) | 패턴을 성공적으로 트레이닝한 경우 1을 반환하고 패턴을 트레이닝할 수 없는 경우 0을 반환합니다.