領域内に格子点の生成

python2.7,openCV4.0.0を使っているものです．
ある画像に輪郭抽出を行ったものがこちらになります．
この画像の白い領域のみに格子点を打つプログラムを必要としています．
どなたかわかるかたよろしくお願いします．

python
1#!/usr/bin/env python
2#coding: utf-8
3
4import numpy as np
5
6import cv2, os, csv, math, re
7from operator import itemgetter
8from pylab import show, triplot
9from matplotlib import pyplot as plt
10import triangle as tr
11from matplotlib.patches import Polygon
12
13
14# 画像を読み込む。
15img = cv2.imread('map.pgm', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
16
17#中央値フィルタ
18median = cv2.medianBlur(img, 9)
19
20#ガルシアンフィルタ
21img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(median, (5, 5), 0)
22img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
23img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
24img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
25img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
26#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
27#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
28#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
29#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
30#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
31#img_preprocessed = cv2.GaussianBlur(img_preprocessed, (5, 5), 50)
32
33# 2値化
34thresh, binary = cv2.threshold(img_preprocessed, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
35
36# closing でノイズを消す
37kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
38binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
39
40#輪郭抽出
41contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
42
43def draw_contours(ax, img, contours):
44    ax.imshow(img_preprocessed, cmap='gray')
45    ax.axis('on')
46    for i, cnt in enumerate(contours):
47        cnt = np.squeeze(cnt, axis=1)
48        # 輪郭の点同士を結ぶ線を描画する。
49        ax.add_patch(Polygon(cnt, color='b', fill=None, lw=2))
50        # 輪郭の点を描画する。
51        ax.plot(cnt[:, 0], cnt[:, 1], 'ro', mew=0, ms=4)
52        # 輪郭の番号を描画する。
53        ax.text(cnt[0][0], cnt[0][1], i, color='orange', size='20')
54
55fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
56draw_contours(ax, img, contours)
57plt.show()

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

こういうことですか？

追記1

こういうことですか？

追記2

Python
1import numpy as np
2import argparse
3import cv2
4
5
6def main():
7    parser = argparse.ArgumentParser()
8    parser.add_argument("--img", "-i", default="", help="")
9    parser.add_argument("--span", "-s", type=int, default=10, help="")
10    parser.add_argument("--prefix", "-p", default="gen_", help="")
11    args = parser.parse_args()
12
13    img = cv2.imread(args.img, 1)
14    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
15    h, w = gray.shape
16    for i in range(0, h, args.span):
17        for j in range(0, w, args.span):
18            cropped_img = gray[i:i+args.span, j:j+args.span]
19            if np.sum(cropped_img) == 255*args.span**2:
20                cv2.circle(img, (j+args.span//2, i+args.span//2),
21                           1, (0, 255, 0), thickness=1, lineType=cv2.LINE_AA)
22    cv2.imwrite(args.prefix+"img.png", img)
23
24
25if __name__ == "__main__":
26    main()