大きいもの2つだけラベリング処理したい

Question

大きいものから２つだけラベリング処理がされるようにしたいです。

import cv2
import numpy as np
import sys

# 画像の読み込み
img = cv2.imread('syaeidilate.png')

# グレースケール化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)




# ラベリング処理(詳細版)
label = cv2.connectedComponentsWithStats(gray)

# オブジェクト情報を項目別に抽出
n = label[0] - 1
data = np.delete(label[2], 0, 0)
center = np.delete(label[3], 0, 0)


# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
color_src = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
for i in range(n):
    # 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
    x0 = data[i][0]
    y0 = data[i][1]
    x1 = data[i][0] + data[i][2]
    y1 = data[i][1] + data[i][3]
    cv2.rectangle(color_src, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))


    

    # 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
    cv2.putText(color_src, "X: " + str(int(center[i][0])), (x1 - 10, y1 + 15), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
    cv2.putText(color_src, "Y: " + str(int(center[i][1])), (x1 - 10, y1 + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))



# 画像の保存
cv2.imwrite('syaeilbl.png', color_src)

Comments

[tiitoi]

処理前の元画像を追記していただけますか

[0126tami]

すみません、忘れていました。　
追加しました

[fana]

個々の連結領域の大きさはラベリングした結果としてわかるのでは…

Answer 1

connectedComponentsWithStats() が返すラベル情報の3列目が幅、4列目が高さを表すので、幅 * 高さで各ラベルの面積を計算し、argsort() で小さい順にソートした際のインデックスを取得し、argsort()[-3:-1] で後ろから3番目 ～ 2番目 (つまり、2番目、3番目に大きいラベルのインデックス) を取得すればよいです。(1番大きいのは背景なので除く)

### 追加した部分1
stats = label[2]
area = stats[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
top2_idx = area.argsort()[-3:-1]  # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)

コード全体

import cv2
import numpy as np
import sys

# 画像の読み込み
img = cv2.imread('syaeidilate.png')

# グレースケール化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# ラベリング処理(詳細版)
label = cv2.connectedComponentsWithStats(gray)

### 追加した部分1
stats = label[2]
area = stats[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
top2_idx = area.argsort()[-3:-1]  # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)

# オブジェクト情報を項目別に抽出
data = label[2]
center = label[3]

# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
color_src = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
for i in top2_idx:
    # 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
    x0 = data[i][0]
    y0 = data[i][1]
    x1 = data[i][0] + data[i][2]
    y1 = data[i][1] + data[i][3]
    cv2.rectangle(color_src, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))




    # 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
    cv2.putText(color_src, "X: " + str(int(center[i][0])), (x1 - 10, y1 + 15), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
    cv2.putText(color_src, "Y: " + str(int(center[i][1])), (x1 - 10, y1 + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))



# 画像の保存
cv2.imwrite('syaeilbl.png', color_src)

Comments

[0126tami]

argsort() で小さい順にソートということでしたが大きい順にソートするすべはないのでしょうか？

[tiitoi]

python の組み込み関数 sorted では reversed 引数で降順ソート、昇順ソートを切り替えられるのですが、numpy のソート関数はそのような機能はないので、ソートしたあとに順番は逆にするコードを1行追加するか、小さい順にソートして後ろからとってくるか (小さい順にソートしたということは後ろから見ると大きい順になっている) しかありません。

[0126tami]

そうなのですね　
ありがとうございます！