opencv.js (asm.js版)におけるconnectedComponentsWithStatsの結果を正しく取得できない

opencvのJavaScript版でラベリングを行おうとして基本的なところで躓いています。
当方jsもopencvも初心者でこちら（前回の質問）で画像のピックアップを模索していましたが、躓き部分が質問のレベルに達っせず、新規質問として改めさせていただきます。

前提

PythonからのJavaScriptへのビルド？は成功せず、githubを調べたところ、asm.js版のopencv.jsが公開されていて、そちらを利用したところopencv.jsが機能を始めたので良しとしました。(探してもnode.js版とasm.js版、もしくはver3.xより古いものしかない)
https://github.com/huningxin/opencv.js/tree/master/build/asm.js/opencv.js
こちらを拝借。
asm.jsは、対応環境でなければjavaScriptのサブセットとして動くということなので、問題は無いと思ってます

テスト環境と実際のプログラム

テストしてる環境はこちらです

以下要約

html
1  <script src="https://cdn.rawgit.com/ssmxgo/opencv.js/ff19899a/build/asm.js/opencv.js"  type="text/javascript"></script>

JavaScript
1  // 画像の読み込み
2  let mat = cv.imread(imgElement);
3  // 変換先(処理をかけた画像)の定義
4  var dst_gray = new cv.Mat();
5  var dst_binary = new cv.Mat();
6  var label = new cv.Mat();	//ラベル画像(CV_32SC1 or CV_16UC1)
7  var stats = new cv.Mat();	//バウンディングボックスを形成する値と面積値
8  var centroids = new cv.Mat();	//重心(x,y)（CV_64FC1）
9  
10  
11  // グレースケール変換
12  cv.cvtColor(mat, dst_gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY, 0); 
13  //二値化
14  cv.threshold(dst_gray, dst_binary, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU);
15  
16  // ラベリング処理
17  cv.connectedComponentsWithStats(dst_binary, label, stats, centroids, 8, cv.CV_32S);  
18
19  console.table(label);
20  console.table(stats);

成功したこと

画像をopencvによるMat形式にセット…①
グレイスケール化(モノクロ化)
２値化(閾値を基準に白と黒の2色化)…②
です。
①…
②…

できないこと

本題ですが、次にラベリングを行い画像の要素の取得？、その後に領域検索？みたいなことをする予定なのですが(素人でしてやりながらの理解になります)、その前提としての

connectedComponentsWithStats

がうまく値を取得できていないようです(できているかもしれませんが解析する力がありません)

上がlabel,下がstatus をconsole.talbeで出力したものですがわけわかりません（汗）
配列でそれぞれの画像のプロバティが戻ってくるようなイメージなのですが…（そもそもその認識が間違ってるかもしれませんが）

※ちなみにFirefoxを使ってますが、chromeだと若干レスポンスが違うように思います

ひっかかり

こちらのページを参照していますが、Pythonはよくわからないながら

Python
1    int nLab = cv::connectedComponentsWithStats(src, LabelImg, stats, centroids);
2
3    // ラベリング結果の描画色を決定
4    std::vector<cv::Vec3b> colors(nLab);
5    colors[0] = cv::Vec3b(0, 0, 0);
6    for (int i = 1; i < nLab; ++i) {
7        colors[i] = cv::Vec3b((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255));
8    }
9
10    // ラベリング結果の描画
11    cv::Mat Dst(src.size(), CV_8UC3);
12    for (int i = 0; i < Dst.rows; ++i) {
13        int *lb = LabelImg.ptr<int>(i);
14        cv::Vec3b *pix = Dst.ptr<cv::Vec3b>(i);
15        for (int j = 0; j < Dst.cols; ++j) {
16            pix[j] = colors[lb[j]];
17        }
18    }

ラベリング結果の描画色を決定 というところはさっぱりわからないのですが、その下のラベリング結果の描画では、
LabelImg.ptr<int>(i)
みたいな表現が出てきます。
推測ですが、LabelImg.ptr(i)をforで回している考えると、LabelImg.ptrは配列であるべきなのかな？と思ったりするわけですが、undefinedが返されてます。
つまりそもそも connectedComponentsWithStats の設定が失敗しているのかな？と。

あと、付随しますが

javascript
1  var label = new cv.Mat();	//ラベル画像(CV_32SC1 or CV_16UC1)
2  var stats = new cv.Mat();	//バウンディングボックスを形成する値と面積値
3  var centroids = new cv.Mat();	//重心(x,y)（CV_64FC1）

とコメントにありますが、いずれもデータ・タイプを設定していないところに問題があるのか？。そもそも設定の仕方もわからないですが。

結果的に、こちらのページで紹介されているようなステップにつなげる予定です。

こちらはこちらでpythonさっぱりでやろうとしてることはなんとなくわかりつつも、コードが解析できませんが、それは混沌とさせてしまうため、ここでは割愛いたします

oikashinoa

2018/08/03 00:34

テストで使っている画像もアップした方がいいと思います。あと、opencvでラベリングする時、白黒反転させていたページを見た気がします。(白を物体として認識しようとする？)公開できない入力画像なら差支えのないものでテストして結果が一緒ならそれをここにアップすると良いですよ。

ssmxgo

2018/08/03 00:48 編集

ありがとうございます！！このあと直ぐに画像とログ？画面を貼り付けます

行動規範の内容に同意します

回答2件

opencv.js tutorials で検索すると公式のサンプル集がありました。

これで慣れてから作ると良さそうです

投稿2018/08/10 03:39

編集2018/08/10 04:12

oikashinoa

総合スコア2826

ssmxgo

2018/08/10 05:34

なるほど！その発想なかったですね Pythonばかり調べてました

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

推測で書きます。あと、参考にされているソースは多分c++ですよ。

C++
1    int nLab = cv::connectedComponentsWithStats(src, LabelImg, stats, centroids);
2
3    // ラベリング結果の描画色を決定
4    std::vector<cv::Vec3b> colors(nLab);
5    colors[0] = cv::Vec3b(0, 0, 0);
6    for (int i = 1; i < nLab; ++i) {
7        colors[i] = cv::Vec3b((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255));
8    }

nLabにラベリングした結果の個数が入る
cv::Vec3b(0, 0, 0)はRGB指定で黒
colors[i]にランダムで適当に色を指定していく（ラベリング数分設定）

OpenCV.js TESTv2ならchromeで動いたので動かしてみました。

js
1  // ラベリング処理
2  let nLab =cv.connectedComponentsWithStats(gray,label, stats, centroids, 8, cv.CV_32S)
3  console.log(nLab);

①の画像使って　nLab > 8 となりましたので、多分あっている。

js
1  // ラベリング処理
2  let nLab =cv.connectedComponentsWithStats(gray,label, stats, centroids, 8, cv.CV_32S)
3	console.log(nLab);
4	console.log(gray);
5	console.log(label);
6	console.log(stats);
7	console.log(centroids);