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python初心者、画像の色識別プログラム作成

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最近pythonの勉強を始めた者です。現在progateでpythonの勉強をした程度です。
下記のようなプログラムを作成するためには何から手をつければいいでしょうか?
何を勉強するべきなのか、どのような手法を用いるべきなのかお教えいただきたいです。

まず2枚の異なる模様の画像のそれぞれに対し、その模様の色の違いを識別しその領域ごとに名前をつけます。
具体的には色が赤からだんだん薄くなり白にそしてだんだん青になっていくようなカラーバーがついており、それらを赤、薄い赤、青、薄い青に分類しそれぞれに1,2,3,4と名付けます。そしてもう1枚の画像も同じ配色ですがそちらは赤か青かに分類し、A、Bと名付けます。
そしてその2枚の画像を重ね合わせると8つの領域ができると思います。例えば1A,3Bのように。
そしてその領域の境界線を一定のルールで色分けしたいです。例えば奇数かつA同士の場合は赤、偶数でAとBが異なる場合(2Aと4B)は青みたいな感じです。
難しいと思っている点は色の識別できっちり4色に分かれているわけではないのでそこをどうやって区別するのかです
後、これ以外の方法で境界線の色分けができるならそれでも構いません。上記はあくまで私が考えた方法です。
図はイメージ図です。わかりにくいかもしれませんがよろしくお願いします。
イメージ説明

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  • azuapricot

    2019/08/27 15:32

    ではまず、tiitoiさんがおっしゃっているように、
    「色で領域を分割する」だけに着目して資料を探してみてはいかがでしょうか?
    それができれば、その次、それもできればその次、といったようにステップアップしていくのが良いかと思います。

    キャンセル

  • dradora

    2019/08/27 15:48

    >>tiitoiさん
    添付したような画像2枚を用います。模様が異なるだけで配色等は何も変わりません。
    事情により確認出来次第画像は削除させていただきます
    >>azuapricotさん
    おっしゃる通り現在このプログラムが作れるレベルではないので段階をふんで勉強していくつもりです。
    色を領域で分割するという点だけに着目するというアドバイスありがとうございます

    キャンセル

  • 退会済みユーザー

    2019/08/27 16:31

    複数のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という意見がありました
    「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。

回答 1

checkベストアンサー

0

何も出来ていません。

では、3つのステップのうち、1から取り組みましょう。

  1. 色で領域を分割する。
  2. 2つの画像の領域を重ね合わせて、新しい領域を作る。
  3. 領域を色分けする。

そのため上記のプログラムを作成するために最低限何を知っていないといけないのかを教えていただきたいです。

ステップ1を行うためには、現在勉強されている Python 言語自体の習得に加え、以下の学習が必要です。

  • 画像処理の理論
    → 書籍を1つ紹介しておきます。 ディジタル画像処理[改訂新版] 

  • OpenCV の使い方
    → 実際の画像処理は OpenCV という画像処理ライブラリを使うので、OpenCV の使い方を知っておく必要があります。

  • numpy の使い方
    → OpenCV の Python 版では画像データは numpy 配列として扱うため、numpy の使い方を知っておく必要があります。

ステップ2
→ 分割した領域がステップ1で得られているので、それを使用した numpy の操作で可能

ステップ3
→ グラフ理論の彩色問題に帰着する。

グラフ彩色 - Wikipedia

ステップ1の処理を行うための案

添付画像を見たところ、大まかに赤と青の2色があるので、赤かどうかで2値化します。
2値化は画像の色を HSV 色空間として扱い、赤 (1 ~ 20) かどうかで行います。

イメージ説明

2値化ができたら、連結成分をラベリングします。

イメージ説明

サンプルコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.png")

# BGR 色空間から HSV 色空間に変換する。
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 2値化する。
binary = cv2.inRange(hsv, lowerb=(1, 0, 0), upperb=(20, 255, 255))
imshow(binary)
# 連結成分をラベル付けする。
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary)

# 描画する。
fig, ax = plt.subplots()

dst = np.zeros_like(img)
for label, centroid in zip(range(1, num_labels), centroids[1:]):
    # ランダムに色を生成する。
    color = np.random.randint(0, 256, 3)
    # ラベル label の領域を color で塗りつぶす。
    dst[labels == label] = color
    # ラベル label を描画する。
    ax.text(*centroid, f"No {label}", fontsize=16, color="r")


ax.imshow(dst)
ax.set_axis_off()
plt.show()

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  • 2019/08/27 16:47

    回答ありがとうございます。
    まずは上記内容について勉強していきたいと思います。

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