python での肌の検出
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カメラで撮っている映像の手の輪郭？（肌の輪郭？）を検出するメソッドがあります。今のままだと肌の面積が小さいところや中くらいのところなど輪郭として囲まれる部分が複数個出てきます。問題では面積が大きい一か所だけを囲んで下さいと書いてあります。そこで自分で調べた結果,extract_contoursメソッドのreturn contoursの三つ上の行のcontoursに入るものがnumpyの配列であることがわかりました。なのでreturn numpy.amax(numpy.contours())のようにすればいいのではないかと思っているのですがどうでしょうか？
# returns contours array
def extract_contours(self,frame):
image = numpy.copy(frame)
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hueMat = cv2.inRange(hsv, self.lower, self.upper)
kernel = numpy.ones((4,4),numpy.uint8)
hueMat = cv2.erode(hueMat,kernel,iterations = 3)
hueMat = cv2.dilate(hueMat,kernel,iterations = 6)
hueMat = cv2.erode(hueMat,kernel,iterations = 3)
# Bitwise-AND mask for original image and hueMat
res = cv2.bitwise_and(image,image, mask= hueMat)
#find contours
contours, _ = cv2.findContours(hueMat, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)#draw all contours in green
cv2.imshow("OpenCV Sample05 contours",image)
return contours-
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max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))を使ってcontours配列の中の最大値を返す。
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一番面積が大きい輪郭を取得する方法
輪郭の面積の計算は OpenCV の contourArea() をお使いください。
OpenCV - 輪郭を近似する、面積を求める、Bounding Box を求める方法について
この面積を計算する contourArea() を max() 関数の key に使うと以下のように実現できます。
cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))サンプルコード
入力画像
import cv2
import numpy as np
# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.png")
# 輪郭を抽出する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(
gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 一番面積が大きい輪郭を抽出する。
cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
# 一番面積が大きい輪郭を描画する。
cv2.drawContours(img, [cnt], -1, color=(0, 255, 0), thickness=3)
# 結果を保存する。
cv2.imwrite('output.png', img)
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