画像をラベリングし、その時の色をセグメントの位置に応じて指定する方法

Question

前提・実現したいこと

Pythonで画像処理を初めて半年です。
OpenCVのConectedComponetsを用いて、画像をあるセグメント３つに分けるところまではできたのですが、
その時の色がランダムになってしまいます。その時の色を、セグメントの位置に応じて指定する方法や参考になるサイトがあれば、
教えて頂きたいです。

Answer 1

connectedComponents() の返り値について

connectedComponents() の返す labels の画素は0, 1, 2, ... というラベルの値が入っているだけです。ただし、0 は背景ラベルです。
(print() して確認してみてください。色ではなく、ラベルの値です。)

そのラベリング結果を見て、画像の色付けを行えばよいです。

サンプルで使用した画像

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

# 画像をグレースケール形式で読み込む。
src = cv2.imread('test.png')

# 連結成分のラベリングを行う。
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(gray)

# ラベリング結果
print('number of labels', num_labels)
print(labels.shape, labels.dtype)  # (362, 420) int32
plt.imshow(labels)
plt.show()

# ラベルに応じて、色をつけた画像を作成する。
dst = np.zeros_like(src)
dst[labels == 0] = [0, 255, 0]      # 背景ラベル
dst[labels == 1] = [255, 255, 0]    # ラベル1
dst[labels == 2] = [0, 255, 255]    # ラベル2
dst[labels == 3] = [100, 255, 255]  # ラベル3
dst[labels == 4] = [255, 100, 100]  # ラベル4
dst[labels == 5] = [0, 100, 0]      # ラベル5

plt.imshow(cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

セグメントの位置に応じて色を指定したい。

その時の色を、セグメントの位置に応じて指定する方法や参考になるサイトがあれば、教えて頂きたいです。

connectedComponents() ではなく、connectedComponentsWithStats() を使うと、各ラベルの位置や大きさが得られます。
これを用いて、先ほどの色を決めればよいでしょう。

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

# 画像をグレースケール形式で読み込む。
src = cv2.imread('test.png')

# 連結成分のラベリングを行う。
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(gray)

# ラベリング結果
print('number of labels', num_labels)
print(labels.shape, labels.dtype)  # (362, 420) int32

plt.imshow(labels)
plt.axis('off')

for i, row in enumerate(stats):
    print('label {}'.format(i))
    print('  topleft: ({}, {})'.format(row[cv2.CC_STAT_LEFT], row[cv2.CC_STAT_TOP]))
    print('  size: ({} px, {} px)'.format(row[cv2.CC_STAT_WIDTH], row[cv2.CC_STAT_HEIGHT]))
    print('  area: {}'.format(row[cv2.CC_STAT_AREA]))
    plt.text(row[cv2.CC_STAT_LEFT], row[cv2.CC_STAT_TOP],
             'label {}'.format(i), color='w', fontsize=12)

plt.show()

詳細は公式APIリファレンスを参照してください。

Comments

[masukin]

ご回答有り難うございます！！
connectedComponentsWithStats() のことは知らなかったのでとても助かりました。
有り難うございます。

ところでもう一つだけ質問なのですが、下のプログラムを実行した時に、さらに下のようになりました。
何が起こっているのでしょうか。もしアドバイスがあれば頂きたいです。涙

# ラベルに応じて、色をつけた画像を作成する。
dst = np.zeros_like(src)
dst[labels == 0] = [0, 255, 0] # 背景ラベル
dst[labels == 1] = [255, 255, 0] # ラベル1
dst[labels == 2] = [0, 255, 255] # ラベル2
dst[labels == 3] = [100, 255, 255] # ラベル3
dst[labels == 4] = [255, 100, 100] # ラベル4
dst[labels == 5] = [0, 100, 0] # ラベル5

エラーコード
boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 600 but corresponding boolean dimension is 3

[tiitoi]

使用した画像を回答に追記しました。src は (H, W, 3) の numpy 配列を想定しています。
エラーが発生したときは、まずその周辺の値を print してみましょう。
numpy 配列の場合は、print(array.shape, array.dtype) で形状と型を print で確認すれば、たいだい原因がわかります。

まずエラーが起こる直前で以下を確認してください。
```
print(src.shape, src.dtype)
print(labels.shape, labels.dtype)
```

[masukin]

分かりました。私が使っていた画像は（H, W)になっていたのでエラーになっていたと思われます。
本当に有り難うございました。