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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/01/26 13:00

python+OpenCVでテンプレートマッチングを行い対象物をトラッキングしたいです。

import glob
import re
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

VIDEOPATH = "taki.mp4"
IMAGEPATH = "media/image/"
TEMPLATEPATH = "ball.png"

def save_frames(video_path, image_dir):
"""
動画からフレームの画像を抽出
"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
digit = len(str(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))))
n = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
cv2.imwrite("{}original/frame_{}.{}".format(IMAGEPATH, n, "png"), frame)
n += 1
else:
return

def do_grayscale(image_path):
"""
画像をグレースケール化
"""
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
save_image(image_path, "gray", gray)

def do_binarization(image_path):
"""
画像を2値化
"""
img = cv2.imread(image_path)
ret, img_thresh = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
save_image(image_path, "binary", img_thresh)

def do_backgroundsub():
"""
背景差分を行う
"""
img_list = glob.glob(IMAGEPATH + "*.png")
num = lambda val: int(re.sub("","",val))
sorted(img_list,key=(num))
source = img_list[0]
for path in img_list:
diff = cv2.absdiff(cv2.imread(source),cv2.imread(path))
source = path
save_image(path, "bgsub", diff)

def do_template_matching():
"""
テンプレート画像とフレーム画像でテンプレートマッチングを行う
"""
template_img = cv2.imread(IMAGEPATH + "binary/" + TEMPLATEPATH)
img_list = glob.glob(IMAGEPATH + "bgsub/frame*.jpeg")
num = lambda val: int(re.sub("\D","",val))
sorted(img_list,key=(num))
location_list = []
for path in img_list:
result = cv2.matchTemplate(cv2.imread(path), template_img, cv2.TM_CCOEFF)
minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)
location_list.append(maxLoc)
return location_list

def draw_rectangle(location_list):
"""
マッチング結果を画像に描画する
"""
source = cv2.imread(IMAGEPATH + "original/frame_0.jpeg")
cv2.imwrite(IMAGEPATH + "result.jpeg",source)
source = cv2.imread(IMAGEPATH + "result.jpeg")
for loc in location_list:
lx, ly, rx, ry = loc[0] - 10, loc[1] - 10, loc[0] + 10, loc[1] + 10
img = cv2.rectangle(source, (lx, ly), (rx, ry), (0, 255, 0), 3)
cv2.imwrite(IMAGEPATH + "result.jpeg",img)

def save_image(img_path, dir, img):
"""
画像を保存する
img_path : 画像のパス
dir : ディレクトリ名
img : 画像データ
"""
file_name = img_path.replace("\","/").split(".")[0].split("/")[-1]
cv2.imwrite("{}{}/{}.{}".format(IMAGEPATH, dir, file_name,"png"), img)

if name=="main":

save_frames(VIDEOPATH,IMAGEPATH) do_grayscale(IMAGEPATH + TEMPLATEPATH) for path in glob.glob(IMAGEPATH + "*.png"): do_grayscale(path) for path in glob.glob(IMAGEPATH + "*.png"): do_binarization(path) do_backgroundsub() location_list = do_template_matching() draw_rectangle(location_list)

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