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写真端で抽出された画像を分離する方法

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写真内で丸に近い物体を1枚の写真から複数(100個程度)抽出する、という作業をOpenCV(+Python)で行っております。
(芝生に写っている複数のテニスボールを抽出するイメージです)。

この時、輪郭抽出などでテニスボールを検出できるのですが、たとえば写真の端にある半分しか写っていないテニスボールや、ボール同士が重なって写っている部分も検出されてしまいます。ただ、これらのボールは完全ではないため、これを検出対象から自動で外したいのですが、方法があれば教えていただけないでしょうか?

なお、実際は正円ではなく楕円状の物体もあるため、円検出ではうまく分離できません。また、凸包検出でもうまく分離できませんでした。

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回答 2

check解決した方法

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最終的にはNNで学習させて、分離することとしました。おおまか意図していた分離ができました。

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cv2.findContours()を使うと、それぞれのコインの輪郭を検出できます。
これをcv2.RETR_EXTERNALフラグの中で関数に渡すと、外郭だけが返されます。
この外郭によって、それぞれのエリアを検出できるので、小さな(※重なっているものであれば大きい)ものをフィルタで取り除くことができます。

上記、画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理からの引用です。
以前、これを参考に同じようなことを実装できましたので、お試し下さい。

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  • 2018/05/15 17:16

    早速回答ありがとうございました。いただいたURLも方法を検索している中で閲覧していました。

    ただ、例えば外郭サイズである程度分けられるのですが、正しい物体(例で言えばテニスボール)の大きさも、写真上では異なるため、正しい画像も一部除去されてしまいます。

    キャンセル

  • 2018/05/15 17:58

    >正しい物体(例で言えばテニスボール)の大きさも、写真上では異なるため、正しい画像も一部除去されてしまいます。
    テニスボールだと大きさの異なるものはそうないので良いかと思いましたが…
    一枚の写真の中で大きさが異なるボールがあるということですか?
    となると、閾値の設定も難しいですね。
    opencvの機能では難しいような気がします‥。

    キャンセル

  • 2018/05/15 18:32

    例えば悪くて申し訳ありません。おっしゃるとおりです。
    記載のとおり「ある程度」は分離できるのですが、奥に写ったりなどで小さいボールがあるイメージです。

    キャンセル

  • 2018/05/16 09:45

    正確な分離となると、OpenCVでは対応できないかと思います。
    機械学習を用いて、正しいボールの形を学習させるなどして対応する方法しか思いつきませんね・・・。

    キャンセル

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