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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonとopenCVを用いて画像からある面積以上の特定色を認識したい。(ノイズを除去したい)

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投稿2019/11/01 10:29

編集2019/11/02 04:42

下のコードは画像から特定色を認識するコードです。
このコードで赤色のものを写した画像を認識させると問題なく認識して周りに長方形が描出されるのですが、赤色のものを除いて背景のみの画像で実行すると明らかに赤じゃないところ、しかも限りなく小さいものまで赤として認識して四角で囲ってしまいます(下にその写真を載せています)。おそらく、後半のコーデが面積が最大のものを抽出するというふうになっているのが問題だと思います。
そこで、面積を指定してそれ以上の面積のものを認識できるようにしたいのですが、どのようなコードを組めばよいでしょうか。
また、面積が大きいものをご認識しれしまうこともあると思うので面積を指定する以外にも方法があったら、教えてほしいです。

・変更したコード

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()

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以下のように変更すればよいと思います。
どのくらいの面積は無視するかは自分で調整してください。

python

1if len(rects) > 0: 2 rect = max(rects, key=(lambda x: x[2] * x[3])) 3 cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)

python

1for x, y, w, h in rects: 2 area = w * h 3 if area < 100: # 面積が100未満は無視する 4 continue 5 6 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), thickness=2)

追記

python

1# -*- coding: utf-8 -*- 2import cv2 3import numpy as np 4 5 6def find_rect_of_target_color(img): 7 # HSV に変換する。 8 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL) 9 10 # チャンネルごとに分解する。 11 h, s, v = cv2.split(hsv) 12 13 # マスク画像を作成する。 14 mask = np.zeros_like(h) 15 mask[(h > 240) & ((100 < s) & (s < 200))] = 255 16 17 # 輪郭抽出する。 18 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 19 20 # 輪郭の外接矩形を取得する。 21 rects = [] 22 for cnt in contours: 23 rects.append(cv2.boundingRect(cnt)) 24 25 if not rects: 26 return None # 1つも検出されなかった場合 27 28 # 面積が一番大きい長方形を取得する。 29 max_rect = max(rects, key=lambda x: x[2] * x[3]) 30 max_rect_area = max_rect[2] * max_rect[3] 31 32 # 一番面積が大きい輪郭の面積が一定値以上ならそれを返す。 33 # そうでないなら None を返す。 34 return max_rect if max_rect_area > 500 else None 35 36 37# 画像を読み込む。 38img = cv2.imread("sample.png") 39 40# 対象の色の領域を探す。 41max_rect = find_rect_of_target_color(img) 42 43# 矩形を描画する。 44if max_rect: 45 x, y, w, h = max_rect 46 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), thickness=2) 47 48cv2.imshow("red", img) 49cv2.waitKey(0) 50cv2.destroyAllWindows()

投稿2019/11/01 15:16

編集2019/11/02 06:08
tiitoi

総合スコア21956

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/01 18:01

ありがとうございます。 すみません、一つ質問よろしいでしょうか。 このコードに変更をすると面積が100以上のものはすべて認識してしまうようになるのではないかと思ったのですが違うでしょうか。 今、raspberry piが手元になくてプログラムを実行する前に質問をすることになってしまい申し訳ありません。
tiitoi

2019/11/01 18:44 編集

そうなります。なので、どのくらいの面積のものだけ認識するかは area < 100 のところの条件式を変えて、調整してください 例えば、area < 100 or area > 1000 とかすると100未満または1000より大きい場合は無視するとなります。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 02:51

面積の最も大きい物のみを認識するという設定のまま、設定した面積以下は除くようにはできないでしょうか。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 04:18

あと初めにもらったコードで実行したらエラーが出ました。このコード自体にも何か問題があるのでしょうか。 編集でコードを追加しておきました。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 04:42

すみません。日本語の部分を消したら無事できました。 あとは先程も質問したとおり面積が最も大きいものを認識するのはそのままにして、特定の面積以下は除くようにしたいのですが、そのようにはできるでしょうか。
tiitoi

2019/11/02 04:45

コードを追記しました。 # -*- coding: utf-8 -*- を入れると、ソースコードが Ascii でなく、UTF-8 として認識されるので、日本語も使えます。 > 面積が最も大きいものを認識するのはそのままにして、特定の面積以下は除くようにしたいのですが、 1. 面積が大きい順に rects ソートする。 (sorted() を使う) 2. ソートした配列の一番最初の要素 rects[0] は面積が最大 3: それ以外の要素 rects[1:] で面積が一定以上のものだけ残す (filter() を使う) とすればよいです。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 05:03 編集

本当にすみません。 3: それ以外の要素 rects[1:] で面積が一定以上のものだけ残す (filter() を使う)の部分が以上じゃなくて、一定以下の面積を除くというふうにはならないでしょうか。 載せている写真以外にも少し距離を離して写真を取ったものなどもあり、そのような写真も認識したいのですが、どの写真の処理でも同じ値で行いたいのです。 何度も、回答していただいたのに更に、質問をしてしまって、申し訳ないです...
tiitoi

2019/11/02 05:10 編集

> 一定以下の面積を除くというふうにはならないでしょうか。 上記コードでそうなっていないでしょうか? 「一定以下の面積を除くこと」と「面積が一定以上のものだけ残す」ことは同値でないですか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 05:55 編集

すみません。見当違いなことを言ってしまったかもしれません。 確認なのですが、これは一定以上の面積のものだけを残し、更にその中でも最大の面積のもののみを取り出すという解釈であっているのでしょうか。
tiitoi

2019/11/02 05:49 編集

「面積の最も大きい物のみを認識するという設定のまま、設定した面積以下は除くようにしたい」 とのことなので、 1. 長方形のリストの中からまず面積が最大のものを探して残す。 2. それ以外の長方形のリストの中で一定以下の面積の長方形を除く (面積が一定以上の長方形だけ残す) というようになっています。
tiitoi

2019/11/02 05:52

コードの挙動がイメージしづらいようであれば、各処理の前後に print で rects の中身を出力するようにして、確認してみてください
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 05:57 編集

そうなってしまうと、赤色から少し距離を離した際に、面積が小さくなり、認識できなくなることがあると思います。設定する数値は統一して、何枚か撮った写真で認識したいので、やはり一定以上の面積を残して、最終的にその中でも最大の面積を認識するようにはできないのでしょうか。
tiitoi

2019/11/02 06:10 編集

まず面積が最大の長方形を取り出す。 その長方形の面積が一定値以上なら検出されたとする。一定値以下なら無視する。 ということですか?そういう前提で追記のコードを編集しました。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/02 07:23 編集

想像通りの結果になりました! 何度も質問に答えていただきありがとうございました!!
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