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OpenCV

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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検知動体を矩形で囲む。

mosu

総合スコア15

OpenCV

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2019/02/19 13:32

OpenCVを用いて、フレーム差分で取得した動体を矩形で囲みたいのですが、自分の書いたコードでは何も表示されず解決方法がわからなかったので質問させていただきました。下記のコードでもプログラムは一応動くのですが人が矩形で囲まれることはなかったです。左の画面のような人物を矩形で囲みたいと思っています](1bf2f3f3988490d013258a688d4b194b.jpeg)

Python

1コード 2import cv2 3import numpy as np 4 5# フレーム差分の計算 6def frame_sub(img1, img2, img3, th): 7 # フレームの絶対差分 8 diff1 = cv2.absdiff(img1, img2) 9 diff2 = cv2.absdiff(img2, img3) 10 11 # 2つの差分画像の論理積 12 diff = cv2.bitwise_and(diff1, diff2) 13 14 # 二値化処理 15 diff[diff < th] = 0 16 diff[diff >= th] = 255 17 18 # メディアンフィルタ処理(ゴマ塩ノイズ除去) 19 mask = cv2.medianBlur(diff, 3) 20 21 return mask 22 23 24def main(): 25 # カメラのキャプチャ 26 cap = cv2.VideoCapture(r'C:\Users\Gen\Videos\VideoProc\WIN_20190215_11_24_25_Pro.mp4') 27 kernel = np.ones((50,50),np.float32)/2500 28 29 # フレームを3枚取得してグレースケール変換 30 frame1 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 31 frame2 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 32 frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 33 34 while(cap.isOpened()): 35 # フレーム間差分を計算 36 mask = frame_sub(frame1, frame2, frame3, th=30) 37 closing=cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 38 opening=cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 39 for rect in closing: 40 cv2.rectangle(frame2, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (255, 255, 255), thickness=2) 41 42 43 # 結果を表示 44 cv2.imshow("Frame2", frame2) 45 cv2.imshow("Mask", closing) 46 47 # 3枚のフレームを更新 48 frame1 = frame2 49 frame2 = frame3 50 frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) 51 52 # qキーが押されたら途中終了 53 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 54 break 55 56 cap.release() 57 cv2.destroyAllWindows() 58cv2.namedWindow("Frame2", cv2.WINDOW_NORMAL) 59cv2.namedWindow("Mask", cv2.WINDOW_NORMAL) 60 61 62if __name__ == '__main__': 63 main() 64

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変数 closing はただの2値画像でないですか?
print(closing.shape, closing) として変数の中身を確認してみてください。
なのでfor rect in closing としても rect に矩形の情報は入らないです。

その左下の人を囲みたい場合は、
cv2.findContours() で輪郭抽出したあと、cv2.boundingRect() で輪郭の外接矩形を取得してください。

輪郭に外接する長方形を取得する。

投稿2019/02/19 14:20

tiitoi

総合スコア21956

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mosu

2019/02/19 14:55

ご回答ありがとうございます。 改良し動かしてみたのですがうまくいきませんでした。 閾値などをいじるとよいのでしょうか? import cv2 import numpy as np # フレーム差分の計算 def frame_sub(img1, img2, img3, th): # フレームの絶対差分 diff1 = cv2.absdiff(img1, img2) diff2 = cv2.absdiff(img2, img3) # 2つの差分画像の論理積 diff = cv2.bitwise_and(diff1, diff2) # 二値化処理 diff[diff < th] = 0 diff[diff >= th] = 255 # メディアンフィルタ処理(ゴマ塩ノイズ除去) mask = cv2.medianBlur(diff, 3) return mask def main(): # カメラのキャプチャ cap = cv2.VideoCapture(r'C:\Users\Gen\Videos\VideoProc\WIN_20190215_11_24_25_Pro.mp4') kernel = np.ones((50,50),np.float32)/2500 # フレームを3枚取得してグレースケール変換 frame1 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) frame2 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) while(cap.isOpened()): # フレーム間差分を計算 mask = frame_sub(frame1, frame2, frame3, th=30) closing=cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) opening=cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ret,thresh = cv2.threshold(frame2,127,125,0) imgEdge,contours,hierarchy = cv2.findContours(frame2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) img = cv2.rectangle(frame2,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) # 結果を表示 cv2.imshow("Frame2", frame2) cv2.imshow("Mask", img) # 3枚のフレームを更新 frame1 = frame2 frame2 = frame3 frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY) # qキーが押されたら途中終了 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() cv2.namedWindow("Frame2", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.namedWindow("Mask", cv2.WINDOW_NORMAL) if __name__ == '__main__': main()
tiitoi

2019/02/19 15:04 編集

frame2 は2値化前の画像ですよね?そうではなく、2値化後の質問欄右側の画像 (closing) を findContours() に渡してください。 あと cnt = contours[0] ですと、抽出される輪郭は1つとは限らないので、複数検出された場合は1つ目しか描画されないことになります。
mosu

2019/02/19 17:11

矩形生成できました。 ありがとうございます。
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