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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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Y_issei

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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

#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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回答 1

checkベストアンサー

+1

boundingRectで外接矩形のx,y,w,hが得られるなら,y+h-(重心のy座標)で求められるのではないでしょうか.

投稿

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