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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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新たに変換した点の座標を示したい

0126tami

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OpenCV

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投稿2020/01/17 10:19

編集2020/01/25 08:03

この画像のように画像自体が変換されました。
そしてこの画像自体の点の座標を画像に表示させるようにしたいです。
コンパイルして実行した後の画像の点の位置にカーソルを合わせると、確かに座標自体は表示されるのですが
実際は変換前も変換後も座標は1点だけなので、その値が知りたいです。

誰か方法やアドバイスをお願いいたします。

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt src= cv2.imread("ao.png") hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow("z",src) #点を決める時の処理 lower_blue = np.array([90,64,0]) upper_blue = np.array([150,255,255]) dst1 = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) dst2 = cv2.blur(dst1, ksize=(5,5)) ret,thresh1 = cv2.threshold(dst2,127,255,cv2.THRESH_BINARY) img_col = cv2.imread("ao000.png") coat = cv2.inRange(img_col, (170,200,200), (255,255,255)) # ラベリング処理(x座標) label = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh1) 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(thresh1, cv2.COLOR_GRAY2BGR) lst_pos = [] for i in top2_idx: 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)) 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)) # 追加コード: 重心座標を書き出す # img = thresh1[y0:y1,x0:x1] # lst_pos.append((y0,y1,x0,x1,int(center[i][0]))) lst_pos.append((int(center[i][0]),int(center[i][1]))) ############################################## # 内外判定 poly = np.array([[int(x0),int(y0)], [int(x0),int(y1)], [int(x1),int(y1)], [int(x1),int(y0)]]) for j in range(len(lst_pos)): if cv2.pointPolygonTest( poly, lst_pos[j], False)== 1: # print("in") # 青で描画 coat = cv2.circle(coat,(lst_pos[j][0],lst_pos[j][1]), 5, (255,0,0), -1) # else: # print("out") ############################################## # x座標の位置 cv2.imshow('x',color_src) cv2.imwrite("x4.png",color_src) cv2.imshow('coat',coat) cv2.imwrite("coat4.png",coat) # 変換前後の対応点を設 p_original = np.float32([[162,170], [338,169], [76, 548], [417, 548]]) p_trans = np.float32([[0,0], [610,0], [0,1340], [610,1340]]) # 変換マトリクスと射影変換 M = cv2.getPerspectiveTransform(p_original, p_trans) i_trans = cv2.warpPerspective(coat, M, (610, 1340)) #ここからグラフ設定 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) # 画像をプロット show = cv2.cvtColor(i_trans, cv2.COLOR_BGR2RGB) ax1.imshow(show) fig.tight_layout() plt.show() plt.close() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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それを求めて表示する方法がわからないです。すみません

投稿2020/01/19 03:50

0126tami

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変換行列が得られているなら,それを使って変換後の座標を求めればよいのではないでしょうか.

投稿2020/01/17 11:09

fana

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fana

2020/01/20 01:17

3x3の変換マトリクスを求めたのではないのですか? 点の座標が(x y)なら,単にマトリクスを(x y 1)に左からかけて,最後一発割り算するだけの話では. (CVのリファレンスのgetPerspectiveTransformのところらへんにも数式が書いてあるでしょう.) 計算している内容を把握せずに済むような事柄に取り組まれているようには見えないので,もうちょっと取り組み姿勢を考えられる方が良いのではないかと. 失礼ながら,個人的に,そう思います.
fana

2020/01/23 02:08 編集

音沙汰無いようですので,もうちょっと書きますか… CVのリファレンスでgetPerspectiveTransformを調べさえすれば,そこに [k*x' k*y' k]^T = 計算されたMatrix * [x y 1]^T 的な式が丁寧に書いてあります.(ここで,^T は転置の意味です.) 変換前の座標が[ x y ]^T であり,変換後の座標が[ x' y' ]^T です. (1)手段1 上記のように,変換前の座標と変換後の座標との関係式が情報として与えられているのですから,それそのままの計算を実装すれば求めることができますよね. 左辺を見れば,欲しい値(x'とy')がk倍された値と,kの値とが得られることがわかりますから, 左辺の要素をkで除すことで変換後の座標が求まります. (pythonで具体的にどう書くのかは知りませんが,大した労力でもないのでは?) (2)手段2 リファレンスを見ていれば,perspectiveTransformなんていう,その計算自体をやってくれそうな関数が存在することにも気づくはずです.
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