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Circle関数で描いた円におけるピクセルの座標取得方法について

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Kohei_KESE

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イメージ説明

現在、上記の画像に対してCircle関数で作成した円と交わる黒円の検出を試みています。
ここで、各黒円に対し、既にラベリングされていて、黒ピクセルの座標は取得できています。

まず、画像の中心にCircle関数を用いて半径が80の赤円を作り、上記の画像に重ね、circleのピクセルと画像のピクセルが重なった点を検出したいです。

イメージ説明

そこで、circle関数のピクセル座標の取得方法について教えて頂きたいです。
また、座標取得後の赤円が重なっている黒円を検出するために用いる関数など、アイデアがあれば併せて教えて頂きたいです。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
%matplotlib inline

img = cv2.imread("img.png",1)

plt.imshow(img,"gray")
plt.show

cv2.circle(img, (width//2, height//2), 80, (0, 0, 255), 1)
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checkベストアンサー

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circle関数の座標点は、円の計算式から求められないでしょうか?

交点については、"円の交点"として検索をかけると沢山のページがあったのですが、良く見ると楕円でした。楕円の交点は、 4次式とか。ちょっと厳しい?

別の方法、、と思ったところ、
赤の円を最初から、同じ画像に書かずに、別の画像(サイズ等、同じにする)に描画し、重ね合わせをすれば、どうでしょうか? 黒と赤の重ね合わせは分かりずらいので、青と赤とかにして、、。
そして、画素中の合成色となった箇所を調べる方法はどうでしょうか?

練習として手頃そうなのですが、今、すぐに出来そうもないので、一案として。

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  • 2018/09/06 10:32

    青と赤とかではなくとも,1ch画像同士を加算して閾値処理するとかで良さそうですね.

    キャンセル

  • 2018/09/06 14:35

    回答ありがとうございます。
    円を2値化して、NOR演算をすれば重なった画素を1として抽出できそうですね。
    ですが、そこから対象の画素の座標の取得方法がわかりません。
    例えば、[[True,True,False],[False,False,True]]というリストがあって、ここからTrueの座標((0,1)と(0,2)と(1,2))を入手する方法を教えて頂けたらと思います。

    キャンセル

  • 2018/09/06 16:53

    自己解決しました。
    l2=[]
    k=0
    for i in range(0,height):
    for j in range(0,width):
    if en[i][j] == 0:
    k=k+1
    l=list((i,j))
    #print(l)
    l2.extend([l])
    print("The number of en_dot :", k)
    np.array(l2)

    キャンセル

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circle関数が描画する対象画素を知る手段はわかりませんが,
別の手段としてellipse2Poly()とLineIteratorを用いれば円弧上の画素を列挙できるかも?

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