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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。

opencvで直線近似

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uriuri

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これらを輪郭近似し取得した輪郭の頂点を元に面積が一定以上の大きさのところだけ取り出すことで日差しの部分をカットできるのではないかと思ったのですがどのように取り組んでいいか悩んでいます。
アドバイスをいただけると幸いです。

<umyuさんの回答を参考に>
画像が表示されなかったのでこちらに
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  • LouiS0616

    2018/08/06 14:29

    なぜコードを質問から削除したのですか?

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  • wakame

    2018/08/06 18:17

    削除したところで履歴に残るので意味ないんですけどね

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

何度かこの画像を見かけた気がしますが,処理対象はこの画像のみというわけではないのですよね?
白線と「白線でないもの」とを区別したいのであれば,面積みたいな指標よりも,白線に存在する特徴を判定に用いることを考えてみてはどうでしょうか.

「明暗差が大きいエッジであって,且つ,ある程度の長さを有する直線形状なもの」以上の条件が,検出すべき対象たる「白線」には存在しないのでしょうか.
例えば,「前記のような直線形状のエッジが(ある程度の距離を挟んで)平行に存在していて,その輝度勾配方向は逆向きである」みたいなことを考えることができそうです.
この指標であれば,例示した画像の上部の影による線は除外できそうですよね.
(実施環境の条件次第では「白線像の有り得る幅」みたいな知識を使える可能性もありそうです)

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  • 2018/07/19 17:27

    丁寧な回答ありがとうございます。
    画像処理の知識が浅いためアプローチの仕方があいまいでした、申し訳ありません。
    参考にさせていただきます。

    キャンセル

0

上の線を検知したいんですよね?
そもそも論として検知したい色(白線)が決まっているのであれば、
白色でマスキングをかければ良い話なのでは。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pathlib import Path

import cv2
import math
import numpy as np


def while_color_mask():
    sensitivity = 45
    lower = np.array([0, 0, 255 - sensitivity])
    upper = np.array([255, sensitivity, 255])
    return lower, upper


def main():
    file_name = str(Path(__file__).parent / "image.jpeg")
    img_src = cv2.imread(file_name)
    # ※cv2.imreadの戻り値は絶対にチェックすること。
    assert img_src is not None, file_name

    hsv = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    white = cv2.inRange(hsv, *while_color_mask())
    drop_img = cv2.bitwise_and(img_src, img_src, mask=white)
    cv2.imshow('drop_img', drop_img)

    # 入力画像をグレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(drop_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # LSD生成
    LSD = cv2.createLineSegmentDetector()

    # 線分検出
    lines, width, prec, nfa = LSD.detect(gray)

    # グレースケール変換をBGR変換
    color = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    # 直線の描画
    for i in range(len(lines)):
        for x1, y1, x2, y2 in lines[i]:
            cv2.line(color, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

    # OpenCVがBGRなのでRGBに変換
    disp_in_img = cv2.cvtColor(color, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    cv2.imshow('src', img_src)
    cv2.imshow('dst', disp_in_img)

    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    main()


◇出力結果
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  • 2018/07/19 16:51

    白線に合わせてマスキングを行いました。
    ![イメージ説明](e52e19dc0a07c13b100089749ccdfdef.jpeg)

    HSV範囲は
    lower_white = np.array([0,0,100])
    upper_white = np.array([200,200,250])
    です。
    この範囲で他の画像も検出しました。
    ![イメージ説明](c95c689a677695a8427298a50bad6c15.jpeg)

    ![イメージ説明](50bf77b3b933fca476cef0c1453f9842.jpeg)
    こんな感じであっているでしょうか。
    回答ありがとうございます。

    キャンセル

  • 2018/07/19 17:21

    >uriuriさんへ
    リンク先の画像がみれないです。質問が解決してよかったですー。

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