前提・実現したいこと
Pythonにおける関数の切り替えがよく分かりません。初心者なものでどう書けばよいのか分からないので教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。
該当のソースコード
import cv2 import numpy as np """ Lコースの場合 pts2 = np.float32([[200,10],[620,10],[620,430],[200,430]]) """ """ Rコースの場合 pts2 = np.float32([[50,10],[470,10],[470,430],[50,430]]) """ """ select_point関数(変換元画像の座標選択) """ def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON: cv2.circle(img, (x,y), 3, (255,0,0), -1) points.append(x) points.append(y) print(points) print() """ グローバル変数など """ # Raspberry Pi3(カメラシステム)のURL url = "http://192.168.11.100/?action=stream" # VideoCaptureのインスタンスを作成する。 cap = cv2.VideoCapture(url) # カメラシステムを使う場合 #cap = cv2.VideoCapture(0) # このpythonスクリプトを実行するPCのカメラを使う場合コメントアウトして下さい # カメラFPSを30FPSに設定 cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) # カメラ画像の横幅を1280に設定 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) # カメラ画像の縦幅を720に設定 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) #img = cv2.imread('image1.jpg') # 図7-6 #img = cv2.imread('image9.jpg') # 図7-15 #rows, cols, ch = img.shape points = [] cv2.namedWindow('input') cv2.setMouseCallback('input', select_point) """ マウス操作(4点を選択) """ while(1): ret, img = cap.read() cv2.imshow('input',img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: break """ ホモグラフィ変換 """ pts1 = np.float32([[points[0],points[1]],[points[2],points[3]],[points[4],points[5]],[points[6],points[7]]]) #pts2 = np.float32([[200,10],[620,10],[620,430],[200,430]]) # 変換行列の作成 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) # 画像の変換 dst = cv2.warpPerspective(img, M, (800, 600)) # 変換結果の表示 cv2.imshow('perspective',dst) cv2.imwrite("image.jpg", dst) """ """ match_val = {} """ Lコースの場合 img = dst[38:218, 16:146] """ """ Rコースの場合 img = dst[40:220, 540:660] """ cv2.imwrite("image.jpg",dst) temp1 = cv2.imread("1.jpg") temp2 = cv2.imread("2.jpg") temp3 = cv2.imread("3.jpg") temp4 = cv2.imread("4.jpg") temp5 = cv2.imread("5.jpg") temp6 = cv2.imread("6.jpg") temp7 = cv2.imread("7.jpg") temp8 = cv2.imread("8.jpg") # グレースケール変換 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp1 = cv2.cvtColor(temp1, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp2 = cv2.cvtColor(temp2, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp3 = cv2.cvtColor(temp3, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp4 = cv2.cvtColor(temp4, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp5 = cv2.cvtColor(temp5, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp6 = cv2.cvtColor(temp6, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp7 = cv2.cvtColor(temp7, cv2.COLOR_RGB2GRAY) temp8 = cv2.cvtColor(temp8, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # テンプレート画像の高さ・幅 h, w = temp1.shape # テンプレートマッチング(OpenCVで実装) match = cv2.matchTemplate(gray, temp1, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[1] = max_value # テンプレート画像1を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[2] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp3, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[3] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp4, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[4] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp5, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[5] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp6, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[6] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp7, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) match_val[7] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 match = cv2.matchTemplate(gray, temp8, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_value, max_value, min_pt, max_pt = cv2.minMaxLoc(match) pt = max_pt print(min_value, max_value, min_pt, max_pt) # テンプレートマッチングの結果を出力 #cv2.rectangle(img, (pt[0], pt[1] ), (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,200), 3) #cv2.imwrite("output.jpg", img) match_val[8] = max_value # テンプレート画像2を使ってテンプレートマッチングしたときの類似度の最大値を保存 # 類似度が一番大きいときのキーの値を出力する。 max_no = max(match_val, key=match_val.get) print() print(f"{max_no}です") cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
LコースかRコースかを選択し、Lコースを選択した場合、""" Lコースの場合
pts2 = np.float32([[200,10],[620,10],[620,430],[200,430]])
”””と""" Lコースの場合
img = dst[38:218, 16:146]
"""の部分が呼び出されるように、Rコースを選択した場合、""" Rコースの場合
pts2 = np.float32([[50,10],[470,10],[470,430],[50,430]])
"""と""" Rコースの場合
img = dst[40:220, 540:660]
"""の部分が呼び出されるようにしたいです。よろしくお願いいたします。
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