OpenCV重心の描画について

Question

![エラーが起きた時の二値画像です。](ba4735b1d34959486b1d58dccd60d030.jpeg) ![![エラー時のframe画像](4fd4e31e49de3ee458c7268cd4741b53.jpeg)](36e5b912e9878415d5a4158bc0ef14c2.jpeg) opencv,pythonにおいて、検知物に対して重心を求めそれを描画したいのですがエラーメッセージが表示され描画することができません。どのようにしたらよいでしょうか。エラーメッセージ: ZeroDivisionError Traceback (most recent call last) in () 49 maxCont=c 50 mu = cv2.moments(cnt) ---> 51 z,w= int(mu["m10"]/mu["m00"]) , int(mu["m01"]/mu["m00"]) 52 cv2.circle(frame, (z,w), 4, (0,0,255),3 ) 53 ZeroDivisionError: float division by zero ```python import numpy as np import cv2 import sys bodycascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\Gen\Desktop\bodycascades.xml') #２動画のパス、ウェブカメラを使用する際は引数を0、別のカメラを使うなら1にする。 path=(r"Pro.mp4") cv2.ocl.setUseOpenCL(False) #３パス先の動画を格納、１で0を指定したのならウェブカメラからの映像を格納 cap = cv2.VideoCapture(path) #４背景差分処理を行う関数　（history,閾値（どの程度の変化までを読み込むか）、影の描画の有無（Falseはなし）） fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(5000,100,False) #５cap（動画読み込み）が行われている間以下の処理を行う while (cap.isOpened): #６retがTrue（きちんと動画が読み込まれている）なら動画を読み込む ret, frame = cap.read() #７retがTrueなら if ret==True: gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #8４を読み込んだ映像に適用 fgmask = fgbg.apply(frame) #9ガウシアンぼかしを使うことで白ゴマ（ノイズを除去） blur=cv2.GaussianBlur(fgmask,(15,15),0) (im2, contours, hierarchy) = cv2.findContours(fgmask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] #11：輪郭を抽出したらそれを処理し続ける for c in contours: #12：輪郭の大きさが13000以下ははじく if cv2.contourArea(c) < 13000: continue #13：輪郭から矩形を作る (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) #14：矩形を描画 rect=cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) max_area=[] area=cv2.contourArea(c) max_area.append(area) print(area) cnt = contours[0] for c in contours: if len(cnt)

Accepted Answer

正しい輪郭が選択できていないのではないでしょうか？
[cv2.drawContours](http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contours_begin/py_contours_begin.html) でモーメントを計算している cnt が、意図した輪郭か確認してみてください。

検出された輪郭のうち、一番大きい輪郭の重心を計算するサンプル。

```python
import cv2

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread('test.png')

# 輪郭を抽出する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# OpenCV 3系なら返り値3つ
# _, contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 一番大きい輪郭を選択する。
max_cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))

# 重心
M = cv2.moments(max_cnt)
cx = int(M["m10"] / M["m00"])
cy = int(M["m01"] / M["m00"])
```

## 追記

```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon

img = cv2.imread('test.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 輪郭抽出する。
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(
    gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 面積が一定以上の輪郭だけ抽出
contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) > 500, contours))

# 重心と外接矩形を計算する。
def get_centroid(cnt):
    M = cv2.moments(cnt)
    return int(M['m10'] / M['m00']), int(M['m01'] / M['m00'])

rects = [cv2.boundingRect(x) for x in contours]
centers = [get_centroid(x) for x in contours]

# 重心と外接矩形を描画する。
for [x, y, w, h], [cx, cy] in zip(rects, centers):
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
    cv2.circle(img, (cx, cy), radius=2, color=(0, 255, 0), thickness=-1)

cv2.imwrite('output.png', img)
```

![イメージ説明](a86fc8df02db4ed2e25e47c5761f9979.png)