findcontours関数で白い領域のみを抽出する方法について

Question

上記のような画像に対して、findcontour関数をかけると画像中心にある黒の十字に対しても輪郭抽出してしまうので、白い領域のみを抜き出すプログラムを書きたいです。

ここで、モフォロジー処理も考えましたが、処理すると図の右上にある数ピクセルの白い領域を保持したまま処理することができなかったので、保持しつつ黒十字を消したいです。

もし無理なようでしたら、黒で塗りつぶされた領域をカウントしないプログラムを教えていただきたいです。

よろしくお願いします。

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

img = cv2.imread('rei.png')
img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(img2,cmap='gray')
plt.show()

dst = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
dst=cv2.drawContours(dst, contours, -1, (255,0,0), 1)
plt.title("Rinkaku Byoga")
plt.imshow(dst,"gray")
plt.show()

Answer 1

もし無理なようでしたら、黒で塗りつぶされた領域をカウントしないプログラムを教えていただきたいです。

カウントしたいなら、値が 255 のピクセルを数えればいいのではないでしょうか。

# encoding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('rei.png', 0)  # グレースケールで読み込む。

print(np.unique(img))  # [  0 255]

h, w = img.shape
num_white = cv2.countNonZero(img)
num_black = h * w - num_white
print('number of white pixels', num_white)  # number of white pixels 417
print('number of black pixels', num_black)  # number of black pixels 87

---

追記

以下のように斜めになっている輪郭線が別々の輪郭であると認識されてしまうのが問題のようで、findContours() のアルゴリズムをいくつか選んでみましたが、うまくいきませんでした。

□□■□
□■□■
■□□□■

今回のように幅が1ピクセルしかないような輪郭線の場合、findContours は向いていないと思います。膨張演算で線の幅を太くすると、うまくいくと思いますが、右上の小さい穴が消えてしまいますね。

4連結でラベリングし、背景ラベルを除くことで、一応白い領域の数は取得できました。

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('ttt.png')

# 連結成分のラベリングを行う。
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
num_labels, labels = cv2.connectedComponents(gray, connectivity=4)

# ラベリング結果
print('number of labels', num_labels)
print('number of white region', num_labels - 1)  # 背景ラベルを除く
print(labels.shape, labels.dtype)  # (362, 420) int32

# 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] = [255, 255, 0]    # 背景ラベル  水色
dst[labels == 1] = [0, 255, 0]      # ラベル1 緑
dst[labels == 2] = [0, 0, 255]      # ラベル2 赤
dst[labels == 3] = [0, 255, 255]    # ラベル3 黄色
dst[labels == 4] = [255, 0, 255]    # ラベル4 紫
dst[labels == 5] = [152, 145, 234]  # ラベル5 ピンク
dst[labels == 6] = [100, 100, 100]  # ラベル6 グレー

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

Comments

[Kohei_KESE]

返信が送れてすいません。
当方としては、白ピクセルの数を数えるというより、白い部分の領域の数(上記画像ですと６)を数えたいです。

[tiitoi]

connectedComponents() で一応白い領域の数は取得できました。
今回のように幅が1ピクセルしかない輪郭を処理するのは挙動が不安定になるので、もし可能であれば線の幅は太くしたほうがいいかと思います。

[Kohei_KESE]

回答ありがとうございます。
connectedComponentsはfindcontoursの上位互換と考えてよさそうですね。
connectedComponentsWitsStatsなどの発展系も有用そうなのでこちらも試してみます。