Pythonとopencvを用いて画像から特定の色を持つ領域の個数を解析するプログラム

Question

前提・実現したいこと

Pythonとopencvを用いて画像から特定の色を持つ領域の個数を解析するプログラムを作っています。
現在いくつかのサイト様のサンプルコードをつぎはぎしながら作っています。

自分の力では、コード一行一行を読み解き構造を理解するの難しいため質問させて頂きました。

どうかお力添えのほどよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

該当のソースコード

#!/usr/bin/python
# -*- coding: shift_jis -*-

import os, tkinter, tkinter.filedialog, tkinter.messagebox
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import Polygon

#画像を読み込む
####################################################
root = tkinter.Tk()
root.withdraw()

# 選択候補を拡張子jpgに絞る（絞らない場合は *.jpg → *）
filetype = [("", "*.jpg")]

dirpath = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
tkinter.messagebox.showinfo('テスト', 'ファイルを選択してください')

# 選択したファイルのパスを取得
filepath = tkinter.filedialog.askopenfilename(filetypes = filetype, initialdir = dirpath)


# 選択したファイル名を表示
tkinter.messagebox.showinfo('テスト', filepath)

# image info
image_file = 'filepath'
img = cv2.imread(filepath)
####################################################

# 色基準で2値化する。
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # HSV 色空間に変換

red = cv2.inRange(hsv, np.array([145, 70, 0]), np.array([180, 255, 255]))
yellow = cv2.inRange(hsv, np.array([10, 80, 0]), np.array([50, 255, 255]))
green = cv2.inRange(hsv, np.array([30, 190, 0]), np.array([90, 255, 255]))
blue = cv2.inRange(hsv, np.array([90, 121, 0]), np.array([130, 255, 255]))
white = cv2.inRange(hsv, np.array([108, 21, 0]), np.array([255, 70, 255]))


# 白だけゴミがあるので、収縮演算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
white = cv2.erode(white, kernel)


bin_imgs = {'red': red, 'yellow': yellow, 'green': green,
            'blue': blue, 'white': white}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.axis('off')
ax.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))


# 輪郭検出し、数を求める。
##############################################

for label, bin_img in bin_imgs.items():########################エラー部分
    _, contours, _ = cv2.findContours(#########################エラー部分
        bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)###エラー部分
    # 輪郭を構成する頂点数で誤検出を除く。
    contours = list(filter(lambda cnt: len(cnt) > 30, contours))
    count = len(contours)

    print('color: {}, conunt: {}'.format(label, count))

    # 描画する。
    for cnt in contours:
        cnt = np.squeeze(cnt, axis=1)  # (N, 1, 2) -> (N, 2)
        ax.add_patch(Polygon(cnt, fill=None, lw=2., color=label))
plt.show()

参考にさせて頂いた先の質問

https://teratail.com/questions/149687

Answer 1

OpenCV 3 以前と OpenCV 4 では、findContours() の返り値の仕様が変わったのが原因。

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

なので、エラー箇所を以下のように直す。

contours, _ = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Comments

[azumanet]

ありがとうございます！
エラー文で検索しても何も出てこなかったのでものすごく助かりました！