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画像ファイルに編集した色マーカーごとに、ラベルを付けて切り出したい

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画像ファイルに色マーカーごとに、ラベルを付けて切り出したい

プログラム初心者です。
以下の画像のような請求書データに対して
色つきのマーカー編集をして特定の色のマーカーで囲われた部分を
対応するラベルをつけて画像として保存するということを考えております。

(例)
青の楕円で囲まれた部分:会社名として画像保存
赤の楕円で囲まれた部分:合計金額として画像保存

最終的には画像をOCRで読み込んで
自動で支払いや仕訳をできるようにするというのがゴールです。

 発生している問題

色付きのマーカーを特徴量として切り出すというプログラムの組み方がわかりません。
openCVなどで特徴点を切り出すというようなことができればと考えていたのですが
良い案などはございませんでしょうか。

python言語で解決策を示していただけると非常に助かります。
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回答 1

+3

openCVのcv2.findContoursで画像の輪郭抽出が可能です。第2変数に輪郭のリストが渡されるのでそれを使って、座標を指定して、輪郭色を抽出し判定して保存すれば良いのかな。って思います。ということで、与えられた画像の中から楕円形の輪郭を抽出し、矩形で囲み表示するスクリプトを作成しました。切り取ったり保存したりはやってません。

試してみた所感として、幾つかの問題点を挙げておきます。
1.下処理として二値化する際に明るさの影響を結構受けるようで、手書きで試してみたものは上手くいかず、Keynoteで作成した楕円に対して試してみました。よってデータが紙媒体だと苦戦しそうです。(二値化のパラメタの調整など頑張ればなんとかなるけど、データにムラがあると厳しそう。)

2.cv2.findContoursで輪郭が取得できるのですが、誤差があるので座標の特定の仕方に工夫が入りそうです。私が試したデータでは(2,0)のズレがあったので無理やり調整しました。

初心者というのがどのレベルなのか分かりませんが、私も難しい内容だな..と思いました。めげずに頑張ってください!
参考になりましたら、幸いです。
以下、試したコードまで。

import cv2, matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# データの読み込みと下処理
ellipsess = cv2.imread('teratail_test.png')
ellipsess_gray = cv2.cvtColor(ellipsess, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ellipsess_preprocessed = cv2.GaussianBlur(ellipsess_gray, (5, 5), 0)
_, ellipsess_binary = cv2.threshold(ellipsess_preprocessed, 30, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ellipsess_binary = cv2.bitwise_not(ellipsess_binary)

# 輪郭の抽出
img,ellipses_contours, _ = cv2.findContours(ellipses_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

ellipses_and_contours = np.copy(ellipses)

# 大きさを指定してそれより小さい輪郭を排除
min_ellipse_area = 1000
large_contours = [cnt for cnt in ellipses_contours if cv2.contourArea(cnt) > min_ellipse_area]

# 輪郭の書き込み
cv2.drawContours(ellipses_and_contours, large_contours, -1, (0,128,128))

# 表示
plt.imshow(ellipses_and_contours)

# # 色ごとに保存するなら
# 画像の数のループ:
# pixelValue = ellipsess[ellipsess_contours[0][0][0][1]+2,ellipsess_contours[0][0][0][0]]
# if pixelValue[0] > pixelValue[2]:
#     # 赤色の場合
#     # cv2.boundingRect()で座標を指定して切り取る
#     # cv2.imwrite()で保存する
# else:
#     # 青色の場合

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