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opencvで画像の切り抜き

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daodao

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添付のようなアパレルの画像から輪郭を抽出、切り抜きを実現したいのですが、
経験が少ないため、どのようにアプローチすべきか悩んでします。

イメージ説明

下記サイトを参考にプロセスを考えました。
https://qiita.com/icoxfog417/items/53e61496ad980c41a08e
前提ですが背景は単色(白)、服の色や柄は汎用的に対応したいと考えています。
(輪郭には関係ないかもしれませんが)

①グレースケール
②影をマスク
③Canny
④findContours
⑤輪郭の近似
⑥切り抜き

環境は、opencv、pythonです。

ソース

img = cv2.imread('XXXXXXXX')
①グレースケール
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

②影をマスク ここがうまくいきません。そもそもマスクなのかという疑問もあります。

③Canny
edges = cv2.Canny(img_gray, 80, 100)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

④findContours
for c in contours:
cv2.drawContours(img, c, -1, (0, 0, 255), 1)

⑤輪郭の近似 作成中

cv2.imshow('img',resize(img))

 結果

イメージ説明

中途半端な状態ではありますが、結果としてダメそうな気がしています。
どなたか実装ベースでご教授いただけないでしょうか。
よろしくお願い致します。

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  • umyu

    2018/06/07 02:05 編集

    本題と関係ないのでこちらに、cv2.imreadの戻り値の画像はBGR形式なので、cv2.cvtColorでcv2.COLOR_RGB2GRAYを指定すると画素情報がおかしくなります。cv2.COLOR_BGR2GRAYとするか、cv2.imreadの引数にcv2.IMREAD_GRAYSCALEを追加してグレースケールとして読み込んでくださいな。

    キャンセル

  • daodao

    2018/06/08 00:35

    なるほど、そういった戻り値になるのですね。勉強になります!

    キャンセル

回答 2

+1

質問を読んで段階的に。
まず’マスク’とは何かの理解を。

AND条件で(分かりやすい説明をすると、処理対象かどうか?を01で設定。0は無視、1は処理)で。
恐らく、中央付近の対象物の周囲を判断して、それを切り抜くとすれば、中央付近の近接して背景の色でないものとの境界を’マスク’で設定。(実はここが重要)
前述の’AND’で処理。

そのために必要な処理は?
縦横が同じ数(画素数)のmatを用意。(必要な情報はソースのrowsとcols)。
Cannyでも中央付近の色情報でも任意の方法で背景との差別化。
先程のmatに対象物は'1'、背景は'0'をセットしてAND処理。

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  • 2018/06/08 00:33

    ご回答ありがとうございます!
    いただいた内容を元に机上ではありますが、処理を考えてみました。

    ①画像をHSVに変換
    ②画像から切り抜きたい対象とそれ以外に分別 ←今はこの処理は考慮しない
    ③切り抜きたい対象から色情報(色相、彩度)を取得
    ④取得した色情報から対象の色相、彩度の値範囲が分かる。範囲外の色は背景とみなして単色に設定
    (ボーダーや花柄は、IF条件を増やすことで対応できる?)

    ③については、色情報がすんなり取得できるか不安ですが、休日に実装を試したいと
    思っています。

    知識不足でわかりずらいかと思いますが、改善点などあればご指摘いただけると嬉しいです。

    キャンセル

+1

cv2.adaptiveThresholdを使った抽出です、ご参考まで。

import cv2

def imshow(img):
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(0)


def main():
    FILE_NAME = '3e9ea5df5a9bb8cd36279f7f3a7374ce.jpeg'
    img = cv2.imread(FILE_NAME)
    # ファイルが読めない or 日本語ファイル名の時
    assert img is not None, FILE_NAME

    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 3)
    imshow(ret)
    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(ret, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
    for c in contours:
        cv2.drawContours(img, c, -1, (0, 0, 255), cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
    imshow(img)


if __name__ == "__main__":
    main()


◇実行結果
イメージ説明イメージ説明
◇参考情報

  1. 【OpenCV; Python】findcontours関数のまとめ
  2. AdaptiveThresholdSimulator

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