pythonで同時に複数枚の画像で特定色を認識して複数のウィンドウに表示させたい

Question

下のコードは画像から特定色を認識するコードです。
これはまだ一枚の画像を認識するだけなので、同時に複数の画像を認識して、複数のウィンドウで表示、または1つのウィンドウにまとめて結果を表示したいのですが、どのようにコードを変えたら良いでしょうか。

import cv2
import numpy as np

def find_rect_of_target_color(image):
  hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
  h = hsv[:, :, 0]
  s = hsv[:, :, 1]
  mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
  mask[(h > 240) & ((150 > s) & (s < 100))] = 255
  mask, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  rects = []
  for contour in contours:
    approx = cv2.convexHull(contour)
    rect = cv2.boundingRect(approx)
    rects.append(np.array(rect))
  return rects

img = cv2.imread('/home/pi/picture/test1.png')
rects = find_rect_of_target_color(img)
if len(rects) > 0:
     rect = max(rects, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
     cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)

cv2.imshow("red", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

とりあえず動きますが、詳細は調整ください。

1. mask[(h > 240) & ((150 > s) & (s < 100))] = 255

((150 > s) & (100 > s))を変形すると(150 > s) & (s < 100))となります。
これはsが150より小さくて100より小さいとなります。
私には具体的な値の範囲がわかりませんので、より広い (150 > s)にしました。

1. cv2.findContours

帰ってくる値が３つ、と指定されていましたが、contours, hierarchyの２つが正解でしたので、そのように修正しました。

1. ファイルの読み出し

今回はとりあえず動くことが重要だと思いますので、以下のように決め打ちしました。
img_list = ['/home/pi/picture/test1.png','/home/pi/picture/test2.png','/home/pi/picture/test3.png']
実際にはファイル検索のような方法でリストを作った方がスマートだと思います。

1. 連結

for文の外側で連結しています。'np.vstack'や'np.hstack'で連結できます。

import cv2
import numpy as np

def find_rect_of_target_color(image):
  hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
  h = hsv[:, :, 0]
  s = hsv[:, :, 1]
  mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
  mask[(h > 240) & (150 > s)] = 255
  cv2.imshow("mask",mask)

  # mask, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  
  rects = []
  for contour in contours:
    approx = cv2.convexHull(contour)
    rect = cv2.boundingRect(approx)
    rects.append(np.array(rect))
  return rects


#####################
# 読み出し元の定義
#####################
img_list = ['/home/pi/picture/test1.png','/home/pi/picture/test2.png','/home/pi/picture/test3.png']

#####################
# 繰り返し処理 (img_list の中のaddrを一つずつ読み込む)
#####################
for addr in img_list:

  #####################
  #ファイルを読み出す実体
  #####################
  img = cv2.imread(addr)
  rects = find_rect_of_target_color(img)
  if len(rects) > 0:
    rect = max(rects, key=(lambda x: x[2] * x[3]))
    cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)

  #####################
  #画像を表示
  #####################
  cv2.imshow("red", img)
  cv2.waitKey(0)

  #####################
  #画像を連結
  #####################
  img_array.append(img)


#####################
#画像を表示
#####################
img_stacked = np.vstack(np.array(img_array))

cv2.imshow("STACKED",img_stacked)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Comments

[退会済みユーザー]

やってみましたが一枚しか、画像が表示されませんでした。
img_list = ['/home/pi/picture/test1.png','/home/pi/picture/test2.png','/home/pi/picture/test3.png']
ここの画像の名前をそれぞれ指定しただけなのですが、実行するに当たって他にするべきことはありますか？

[退会済みユーザー]

img_stacked = np.vstack(np.array(img_array))
の部分で検索結果(img_array)を一枚(img_stacked )にまとめて表示できていると思います。
もし生画像しか表示されていないようであれば、HSVの制限値を緩くしないといけないと思います。例えば、255未満なら、や、0以上ならを指定すれば（デバグ用ではありますが）検出出来たらどう見えるか検証できますね。

> やってみましたが一枚しか、画像が表示されませんでした。
これは
> または1つのウィンドウにまとめて結果を表示
を満たしていると考えます。いかがでしょうか？