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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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cv2.findContoursで輪郭を抽出したものの高さを調べたい

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投稿2019/01/07 13:14

編集2019/01/07 13:41

背景差分法を用いて、差分を二値化処理し、輪郭をcv2.findContoursで抽出し、重心を求めたのですが私が知りたいのは輪郭の最下点から重心までの高さです。輪郭から最下点を求めるにはどのようにすればよいでしょうか?アドバイスよろしくお願いいたします。

以下は現在私が作成したプログラムです。雑なプログラムですがよろしくお願いします

言葉では説明しにくかったので図にしてみました

python

#coding:utf-8 import numpy as np import cv2 import wave import winsound as ws import math cap = cv2.VideoCapture(0) fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorGSOC() # 4近傍の定義 neiborhood4 = np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]], np.uint8) # 8近傍の定義 neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]], np.uint8) def padding_position(x, y, w, h, p): return x - p, y - p, w + p * 2, h + p * 2 while True: ret, frame = cap.read() #グレースケール gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #メディアンフィルタ res_img = cv2.medianBlur(gray,3) #ガウシアンフィルタ blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) #背景差分法 fgmask1= fgbg.apply(blur) #2値化処理 ret,img_ot = cv2.threshold(fgmask1,128,255,cv2.THRESH_OTSU) # 近傍8のオープニング img_dst = cv2.morphologyEx(img_ot, cv2.MORPH_OPEN, neiborhood8) # 近傍8のクロージング img_dst = cv2.morphologyEx(img_dst, cv2.MORPH_CLOSE, neiborhood8) #輪郭抽出 imge, contours, hierarch=cv2.findContours(img_dst,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #各輪郭に対する処理 for c in contours: #矩形作成 x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) x, y, w, h = padding_position(x, y, w, h, 5) #最大面積 max_area=[] area = cv2.contourArea(c) max_area.append(area) #輪郭描画 cv2.drawContours(frame,c, -1,(255,255,255),5) if max(max_area) > 200: cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w, y+h),(0,255,0),5) maxCont = contours[0] for c in contours: if len(maxCont)<len(c): maxCont=c #輪郭の重心を求める mu = cv2.moments(maxCont) x,y= int(mu["m10"]/mu["m00"]) , int(mu["m01"]/mu["m00"]) cv2.circle(frame, (x,y), 4, (0,0,255), 4) #表示 cv2.imshow('2',imge) cv2.imshow('frame',frame) if cv2.waitKey(30) & 0xff == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

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