質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.44%
OpenCV

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Q&A

解決済

2回答

9947閲覧

Python OpenCV 直線検出で特定の線のみを抽出したい

mairam

総合スコア5

OpenCV

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

0グッド

0クリップ

投稿2019/11/18 23:29

前提・実現したいこと

http://rikoubou.hatenablog.com/entry/2019/03/27/202743
上記のサイトを参考に確率的ハフ変換で直線検出を行ったのですが、邪魔な線が多く求める結果とはなりませんでした。
イメージ説明
イメージ説明
こちらの大木の輪郭に沿うような直線(十字に交差してる線)のみを検出し、他の横線等は検出しないようにしたいのですが、どういった手法を用いればいいか教えていただけますでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

目的とは別の直線も同時に検出してしまう点

該当のソースコード

Python

1 2import numpy as np 3import cv2 4 5IMAGE_PATH = "wood-gaus.jpg" # 読み込む画像 6 7def main(): 8 image = cv2.imread(IMAGE_PATH) # 画像読み込み 9 image2 = cv2.imread(IMAGE_PATH) # 画像読み込み 10 11 gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # グレースケール化 12 outLineImage = cv2.Canny(gray, 170, 250, apertureSize = 3) # 輪郭線抽出 13 cv2.imwrite("./outLine.png", outLineImage) # ファイル保存 14 15 houghPList = hough_lines_p(image2, outLineImage) # 確率的ハフ変換による直線抽出 16 cv2.imwrite("./result_houghP.png", image2) # ファイル保存 17 draw_cross_points(image2, houghPList) # 直線リストから交点を描画 18 cv2.imwrite("./result_houghP_cross.png", image2) # ファイル保存 19 20 21# 確率的ハフ変換で直線を抽出する関数 22def hough_lines_p(image, outLineImage): 23 lineList = [] 24 # 確率的ハフ変換で直線を抽出 25 lines = cv2.HoughLinesP(outLineImage, rho=1, theta=np.pi/135, threshold=150, minLineLength=100, maxLineGap=100) 26 print("hough_lines_p: ", len(lines)) 27 28 for line in lines: 29 x1, y1, x2, y2 = line[0] 30 lineList.append((x1, y1, x2, y2)) 31 cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2) # 緑色で直線を引く 32 33 return lineList 34 35 36# 交点を描画する関数 37def draw_cross_points(image, lineList): 38 size = len(lineList) 39 40 cnt = 0 41 for i in range(size-1): 42 for j in range(i+1, size): 43 pointA = (lineList[i][0], lineList[i][1]) 44 pointB = (lineList[i][2], lineList[i][3]) 45 pointC = (lineList[j][0], lineList[j][1]) 46 pointD = (lineList[j][2], lineList[j][3]) 47 ret, cross_point = calc_cross_point(pointA, pointB, pointC, pointD) # 交点を計算 48 if ret: 49 # 交点が取得できた場合でも画像の範囲外のものは除外 50 if (cross_point[0] >= 0) and (cross_point[0] <= image.shape[1]) and (cross_point[1] >= 0) and (cross_point[1] <= image.shape[0]) : 51 cv2.circle(image, (cross_point[0],cross_point[1]), 2, (255,0,0), 3) # 交点を青色で描画 52 cnt = cnt + 1 53 print("draw_cross_points:", cnt) 54 55 56# 線分ABと線分CDの交点を求める関数 57def calc_cross_point(pointA, pointB, pointC, pointD): 58 cross_points = (0,0) 59 bunbo = (pointB[0] - pointA[0]) * (pointD[1] - pointC[1]) - (pointB[1] - pointA[1]) * (pointD[0] - pointC[0]) 60 61 # 直線が平行な場合 62 if (bunbo == 0): 63 return False, cross_points 64 65 vectorAC = ((pointC[0] - pointA[0]), (pointC[1] - pointA[1])) 66 r = ((pointD[1] - pointC[1]) * vectorAC[0] - (pointD[0] - pointC[0]) * vectorAC[1]) / bunbo 67 s = ((pointB[1] - pointA[1]) * vectorAC[0] - (pointB[0] - pointA[0]) * vectorAC[1]) / bunbo 68 69 # 線分AB、線分AC上に存在しない場合 70 if (r <= 0) or (1 <= r) or (s <= 0) or (1 <= s): 71 return False, cross_points 72 73 # rを使った計算の場合 74 distance = ((pointB[0] - pointA[0]) * r, (pointB[1] - pointA[1]) * r) 75 cross_points = (int(pointA[0] + distance[0]), int(pointA[1] + distance[1])) 76 77 # sを使った計算の場合 78 # distance = ((pointD[0] - pointC[0]) * s, (pointD[1] - pointC[1]) * s) 79 # cross_points = (int(pointC[0] + distance[0]), int(pointC[1] + distance[1])) 80 81 return True, cross_points 82 83if __name__ == '__main__': 84 main()

試したこと

ノイズとなる周囲の森林を平滑化するためガウシアンフィルタをかけてみましたが、検出される直線の本数は変化しましたが、解決には至りませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答2

0

実際,ロバストな処理を作るのは難しいでしょうが…

とりあえず,「ハフ変換で投票を行う画素(エッジ点)を単にグレースケールに対するCannyフィルタで求める」というのは,やりたいことに対して安直すぎではないでしょうか.

大雑把に{幹,葉,空}が写っているというシーン特有の前提知識を生かして良いのならば,
もっと積極的に「欲しい線を構成する可能性が高いエッジ点群」だけをハフ変換に用いるような工夫:
例えば,「隣接画素との間に色味の差がある,且つ,幹の色をしている」画素を抽出する等,を考えることができると思います.

また,
この絵のように見上げた角度で撮影している(且つ,木が概ね鉛直である)ことも前提にできるのであれば,
「木の幹の線が,画像上のある程度同じ場所あたりで交差しているハズであること」を線の取捨選択に用いることも考えられます.


あと,それ以前に「そもそもハフ変換による直線検出で行けるのか?」も検討する必要があるかも?
(例えば,真ん中の木の幹の両サイドのエッジは曲がってますが,その辺はどうするの的な)

投稿2019/11/19 01:34

fana

総合スコア11729

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

0

ベストアンサー

Canny 法の段階で以下のようにエッジが綺麗にとれてないので、Canny 法 + ハフ変換のアプローチだと難しいと思います。

イメージ説明

また画像の解像度が低く、ぼやけているので、性能がよいカメラで撮影する等改善したほうがよいと思います。

投稿2019/11/19 02:03

編集2019/11/19 02:05
tiitoi

総合スコア21956

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.44%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問