# FindPatMaxPatterns

学習されたパターンに基づいて、画像内の対象物を検出します。(検出対象物の形状を幾何学に表現したもの。) FindPatMaxPatterns 関数は Pattern 構造体から学習されたパターンに基づいて、画像内のパターンを検出します。

## FindPatMaxPatterns の入力

パラメータ | 説明
画像 | This parameter must reference a spreadsheet cell that contains an 画像 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 画像Vision Data Access functions or 座標補正関数.
フィクスチャ | Fixture入力、またはビジョンツール関数の画像座標系の出力に関連するサーチ領域を定義します。フィクスチャに関連する ROI を設定すると、フィクスチャが回転または移動した場合に、フィクスチャに対応して ROI を確実に回転または移動できます。 デフォルト設定は画像の左上隅で、(0, 0, 0) になります。
X | 画像座標での X オフセット。
Y | 画像座標での Y オフセット。
角度 | 画像座標系での画像の X 軸からの回転 (時計回り +/-360 度)。
サーチ領域 | これは対象領域 (ROI) とも呼ばれ、解析の対象となる画像の領域を表します。[領域] パラメータをダブルクリックすると、変換と回転が可能な対話型グラフィックスモードを作成できます。このパラメータを選択して、プロパティシートの [ジョブの編集] ツールバーにある [領域の最大化] ボタンを押すと、画像全体が対象になるように領域が自動的に拡張されます。
X | フィクスチャ座標での原点の X オフセット
Y | フィクスチャ座標での原点の Y オフセット
幅 | 領域の X 軸に沿った寸法。
高さ | 領域の Y 軸に沿った寸法。
角度 | フィクスチャ座標での角度
カーブ | 領域の X 軸と反対側の境界線との間の角度変位
外部定義領域 | このパラメータは、Annulus、Circle、Region、 EditAnnulus、EditCircle、EditCompositeRegion、EditPolygon、EditRegion へのセル参照を使用します。このパラメータを使用すると、関数は [領域] と [フィクスチャ] の設定を無視し、参照先領域に指定された画像領域を検査します。EditCompositeRegion 関数コントロールを参照している場合は、検査領域がさまざまな形状の混合となることがあります。合成領域内の各形状は、検査領域に対して加算または減算 (マスキング) されるように割り当てることができます。 注 : このパラメータが外部定義領域の参照として設定されている場合に、この関数の内部領域を使用するには、セル参照に値 0 を入力し、このパラメータを手動で 0 に設定する必要があります。それ以外の場合、この関数は引き続き外部定義領域を参照します。
パターン | この引数は、TrainPatMaxPattern 関数によって返される有効な Patterns データ構造体を含むスプレッドシートセルを参照している必要があります。
検出する数 | 返される一致したパターンの最大数を指定します (1 ～ 1024、デフォルト = 1)。
しきい値 | 有効なインスタンスの最も低い得点である、アクセプトしきい値を指定します。一致する可能性がある得点は、アクセプトしきい値よりも大きな値である必要があります。得点がアクセプトしきい値よりも大きな値でない場合は、その一致した得点は返されません (0 ～ 100、デフォルト = 50)。
コントラスト | 有効なインスタンスの最も低いコントラストを指定します。一致する可能性があるコントラストは、コントラストしきい値よりも大きな値である必要があります。コントラストがコントラストしきい値よりも大きな値でない場合は、その一致したインスタンスは考慮されません (0 ～ 255、デフォルト = 10)。低コントラストの画像には、低いコントラストしきい値が使用され、高コントラストの画像には、高いコントラストしきい値が使用されます。
クラッタ | 欠落している、またはふさがれているパターン特徴によって、レスポンス得点が減少するかどうかを指定します。
0 = OFF | クラッタの影響を得点に含めません。
1 = ON (デフォルト) | クラッタの影響を得点に含めます。
領域外の特徴 | パターンレスポンス得点を劣化させることなく、サーチ領域の外側で検出可能なパターン特徴の割合 (%) を指定します (0 ～ 100、デフォルト = 0)。
許容値 | 学習されたパターンに対して回転またはスケーリングされたパターンを検出するための設定を指定します。
開始角度 | 一致度のサーチを開始する角度を、反時計回りの度の単位で指定します (-180 ～ 180、デフォルト = -15)。
終了角度 | 一致度のサーチを停止する角度を、反時計回りの度の単位で指定します (-180 ～ 180、デフォルト = 15)。
開始スケール | 一致度のサーチを開始するスケールを指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 100)。
終了スケール | 一致度のサーチを停止するスケールを指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 100)。
アスペクト比 | 一致度検出を、均一スケールのみに制限するか、または均一スケールに加えて、X または Y のアスペクトレシオの変化を許容します。 注 : 開始アスペクトおよび終了アスペクトパラメータは、[均一なスケール変化] が選択されている場合は無効になります。
0 = 均一なスケール変化
1 = 均一および X のスケール変化
2 = 均一および Y のスケール変化
開始アスペクト | 一致度のサーチを開始する最小スケール変化を、学習されたパターンの割合 (%) で指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 100)。
終了アスペクト | 一致度のサーチを停止する最大スケール変化を、学習されたパターンの割合 (%) で指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 100)。
オーバラップ設定 | 相互にするパターンを検出する設定を、位置、回転、およびスケールに関して指定します。
XY オーバラップ | おおよそ同じ X、Y 位置にある、複数のオーバラップしているパターン間の予想される位置の差を、学習されたパターンのサイズの割合 (%) で指定します (0 ～ 100、デフォルト = 80)。 注 : この値を高くすることによって、同じパターンが複数している一致部分を検出することができます。
角度オーバラップ | おおよそ同じ X、Y 位置にある、複数の回転されてオーバラップしているパターン間の予想される角度を指定します (0 ～ 360、デフォルト = 360)。 注 : 角度オーバーラップパラメータは、開始角度および終了角度パラメータが同じ値である場合は、無効になります。 この値を高くすることによって、同じパターンが複数している一致部分を検出することができます。
スケールオーバラップ | おおよそ同じ X、Y 位置にある、複数のオーバーラップしているパターン間の予想される均一スケールの差を、学習されたパターンのサイズの割合 (%) で指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 140)。 注 : スケールオーバーラップパラメータは、開始スケールおよび終了スケールパラメータが同じ値である場合は、無効になります。 この値を高くすることによって、同じパターンが複数している一致部分を検出することができます。
アスペクトオーバラップ | おおよそ同じ X、Y 位置にある、複数のオーバーラップしているパターン間の、予想されるアスペクトスケールの差を、学習されたパターンのサイズの割合 (%) で指定します (1 ～ 10000、デフォルト = 140)。 注 : アスペクトパラメータは、アスペクトレシオパラメータで均一なスケール変化が選択されている場合、または開始アスペクトおよび終了アスペクトパラメータの値が等しい場合は、無効になります。 この値を高くすることによって、同じパターンが複数している一致部分を検出することができます。
タイムアウト | この関数によるパターンのサーチ時間をミリ秒単位で指定します (0 ～ 30000)。指定された時間が経過すると、実行は停止し、#ERR が返されます。値を 0 に設定すると設定値が無効になり、タイムアウトは適用されません。
アルゴリズム | 学習されたパターンに対して画像を処理するために使用されるアルゴリズムを指定します。
0 = PatMax | PatMax アルゴリズムは、PatQuick よりも高い精度を提供しますが、実行に要する時間はより長くなります。
1 = PatQuick | PatQuick アルゴリズムは、PatMax よりも精度は劣りますが、実行に要する時間は短縮されます。
2 = 学習されたパターン (デフォルト) | FindPatMaxPatterns 関数は、[パターン] パラメータで参照される TrainPatMaxPattern 関数の [アルゴリズム] パラメータに指定されたアルゴリズム (PatMax または PatQuick) を使用します。
表示 | 画像上のグラフィックスオーバレイの表示モードを指定します。
0 = 非表示 (デフォルト) | FindPatMaxPatternsを含むセルがスプレッドシート内のアクティブセルである場合を除き、すべてのグラフィックスが表示されません。
1 = 結果のグラフィックスのみ | 検出された各パターンに対して十字マークが常に表示されます。
2 = 入力と結果のグラフィックス | 入力画像領域と検出された各パターンに対する十字マークは両方とも常に表示されます。
3 = 全て表示: (パターンの特徴を含む) | 入力画像領域、検出された各パターンに対する十字マーク、および PatMax 一致特徴が常に表示されます。 注 : TrainPatMaxPattern 関数のアルゴリズムパラメータに対して PatQuick が選択されている場合は、一致特徴は表示されません。 緑の一致特徴 = 67 ～ 100 パーセントの一致。 黄色の一致特徴 = 20 ～ 66 パーセントの一致。 赤の一致特徴 = 20 パーセント未満の一致。

## FindPatMaxPatterns の出力

戻り値 | 得点によってソートされたモデルとパターンレスポンスのリストを含む Patterns データ構造体。入力パラメータが無効である場合、または一致パターンが検出されない場合は #ERR を返します。
結果 | FindPatMaxPatternsが初めてセルに挿入されると、スプレッドシート内に結果テーブルが自動的に作成されます。 注 : この関数のプロパティシートには、パターンを検出し易くするためのヒントとして、補助的な情報文字列が表示されます。表示される可能性のある情報文字列については、以下を参照してください。 [値] 低コントラストのために破棄された結果。 [値] より正確な結果を得るために破棄された結果。 [値] クラッタが多すぎるために破棄された結果。 現在のパラメータ設定に対して、学習パターンに含まれる特徴が少なすぎます。 スプレッドシートに情報文字列を挿入するには、GetInfoString データアクセス関数を使用します。

## FindPatMaxPatterns Vision Data Access functions

次の パターンVision Data Access functionsがスプレッドシートに自動挿入され、結果テーブルが作成されます。

ラベル | 関数 | 説明
X | GetX(パターン, インデックス) | パターン位置の X 座標。
Y | GetY(パターン, インデックス) | パターン位置の Y 座標。
角度 | GetAngle(パターン, インデックス) | パターン位置の角度。
スケール | GetScale(パターン, インデックス) | 学習モデルと比較したパターンのサイズ (モデルサイズのパーセントで表示)
得点 | GetScore(パターン, インデックス) | パターンのレスポンス得点。