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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon

#赤
def find_rect_of_target_color(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    h = hsv[:, :, 0]
    s = hsv[:, :, 1]
    mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
    mask[(h == 60) & (s == 255)] = 255
    #輪郭抽出
    _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    rects1 = []
    for contour in contours:
        approx = cv2.convexHull(contour)
        rect = cv2.boundingRect(approx)
        rects1.append(np.array(rect))
    return rects1

#黄
def find_rect_of_target_color(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    h = hsv[:, :, 0]
    s = hsv[:, :, 1]
    mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
    mask[(h == 60) & (s == 225)] = 42
    #輪郭抽出
    _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rects2 = []
    for contour in contours:
        approx = cv2.convexHull(contour)
        rect = cv2.boundingRect(approx)
        rects2.append(np.array(rect))
    return rects2

#青
def find_rect_of_target_color(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    h = hsv[:, :, 0]
    s = hsv[:, :, 1]
    mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
    mask[((h > 220) | (h < 260)) & (s > 150)] = 255
    #輪郭抽出
    _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rects3 = []
    for contour in contours:
        approx = cv2.convexHull(contour)
        rect = cv2.boundingRect(approx)
        rects3.append(np.array(rect))
    return rects3

#緑
def find_rect_of_target_color(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    h = hsv[:, :, 0]
    s = hsv[:, :, 1]
    mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
    mask[((h > 100) | (h < 140)) & (s > 150)] = 85
    #輪郭抽出
    _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rects4 = []
    for contour in contours:
        approx = cv2.convexHull(contour)
        rect = cv2.boundingRect(approx)
        rects4.append(np.array(rect))
    return rects4

if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread('./sample.jpg')

    #赤
    rects1 = find_rect_of_target_color(img)
    if len(rects1) > 0:
        rect = max(rects1, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
        cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),
        tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)

    #黄
    rects2 = find_rect_of_target_color(img)
    if len(rects2) > 0:
        rect = max(rects2, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
        cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),
        tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 255, 255), thickness=2)

  #青
    rects3 = find_rect_of_target_color(img)
    if len(rects3) > 0:
        rect = max(rects3, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
        cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),
        tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (255, 0, 0), thickness=2)

    #緑
    rects4 = find_rect_of_target_color(img)
    if len(rects4) > 0:
        rect = max(rects4, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
        cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),
        tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 255, 0), thickness=2)

cv2.imshow('findrect', img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()
    if k == ord('s'):
        cv2.imwrite("./findrect.jpg", img)
        cv2.destroyAllWindows()

画像の各H値
三角 :(0)
半円 :(61)
長方形:(221)
正方形:(147)

現在、上記のコードで入力画像の図形を色によって認識し、外接矩形を表示するプログラムの作成を行なっております。方法としては、入力画像をhsv画像に変換し、H成分とS成分を指定することでそれぞれの図形を認識するようになっています。しかしこれを実行すると全ての矩形が赤い三角形の周りに表示されるようになってしまい、値を調節してみましたがダメでした。下記の参考サイトをもとに画像版を作ろうと思っているのですが、うまくいきません。どなたかこの問題の解決方法を教えていただきたく質問させていただきました。よろしくお願いいたします。参考サイト

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同じ名前の関数find_rect_of_target_colorが4つ定義されているので,実行時に最後に定義された緑用のfind_rect_of_target_colorがその他の3つを上書きしてしまい,main関数内で4色ともそれを呼び出しています.色ごとに関数名を変えるか,引数で色情報を渡して関数内で分岐させてください.

それと,緑用のfind_rect_of_target_color内で(h > 100) | (h < 140)と書かれていますが,これだとすべてのhが該当します.そのせいで複数の図形が検出され,その中で面積が最大の三角形に矩形が集まってしまうのだと思います.

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  • 2019/01/07 10:59

    返信遅れて申し訳ありません。各変数に数字を加え、実行してみたのですが結果は変わらず、、でした。それと緑の範囲(100 < h < 140)で全てhが該当するというのはどういうことでしょうか?値を変えてもこれまた同じく全ての矩形が三角形のみに表示されてしまいます。

    キャンセル

  • 2019/01/07 12:58

    (100 < h < 140)を表現するなら(h > 100) & (h < 140)です.100より大きいまたは140より小さい,ではなく100より大きいかつ140より小さい,なので.

    参考サイトのコメント欄にある画像を使っておられるならば,質問内に書かれているHSVの値は間違っている気がします.赤(三角)のHは60ではなくもっと小さいはずです.
    imshowで表示した画像にマウスオーバーするとRGB値が表示されると思うので,その値をWebツールなどで変換して正確な値(値の範囲に注意)を調べてみてください.

    キャンセル

  • 2019/01/07 13:25

    確かに、|と&を勘違いしておりました。それと質問内の値も全て間違っておりました。編集させていただきます、失礼いたしました。

    キャンセル

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