Q&A
プログラムというのは、Pythonのコードではありません。何を、どうする、というのをコンピュータに説明できるようにすることが、プログラムを作るということです。
まず、プログラムを作ってください。
テラテイルのトップには「15分考えてわからなければ質問しよう」と書かれていますが、質問文の推敲に1時間かけてください。
やりたいことが伝わらなければ、答えは得られませんよ。
上の選手の画像を元に下の画像に小さなサークルの目印を表示させるプログラムを作っています
しかし、下のサークルはでは
coat = cv2.circle(coat,(lst_pos[j][0],y1), 5, (255,0,0), -1)
という風に y座標の最大値をとる y１の値を入れています
しかし上の画像の赤で矩形補正している（背景を抜いた）一番面積の大きいy座標の最大値を取りたいです
どう変えればいいでしょうか？
＊ちなみに矩形補正をしているのは
２番目と３番目に大きいものを矩形補正しています
１番大きいものは背景になるようなのでここでは２番目と３番目です
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt src= cv2.imread("mae01.png") cv2.imshow("z",src) #ユニフォーム抽出 dst1 = cv2.inRange(src, (3,20,150), (60,80,250)) dst2 = cv2.blur(dst1, ksize=(5,5)) ret,thresh1 = cv2.threshold(dst2,127,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imwrite("mae01iro.png",dst1) cv2.imwrite("mae01heikatu.png",dst2) cv2.imwrite("mae01nichika.png",thresh1) # 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) # オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示 lst_pos = [] 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)) # 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]))) # x座標の位置 cv2.imshow('x',color_src) #「背景」となる画像の取り込み（グレースケール） img_src01 = cv2.imread("mae000.png", 0) #「差分」をもった画像の取り込み（グレースケール） img_src02 = cv2.imread("mae01.png", 0) #「背景差分」計算用オブジェクトの作成 bgObj = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 修正点: ただただ手元のOpenCVでエラーが出ないようにするための目的で変更。 #bgObj = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() #差分となっている「前景領域」に対してマスクをかける fgmask = bgObj.apply(img_src01) fgmask = bgObj.apply(img_src02) cv2.imwrite("mae01haikei.png",fgmask) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 膨張・収縮処理(方法2) erode= cv2.erode(fgmask,kernel) dilate = cv2.dilate(erode, kernel) # ラベリング処理(y座標) label2 = cv2.connectedComponentsWithStats(dilate) ### 追加した部分1 stats2 = label2[2] area2 = stats2[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats2[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT] top2_idx2 = area2.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 data2 = label2[2] center2 = label2[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_src2 = cv2.cvtColor(dilate, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 追加コード: 適当に追加 img_col = cv2.imread("mae000.png") coat = cv2.inRange(img_col, (25,125,159), (105,140,170)) # 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_idx2: # 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示 x0 = data2[i][0] y0 = data2[i][1] x1 = data2[i][0] + data2[i][2] y1 = data2[i][1] + data2[i][3] cv2.rectangle(color_src2, (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_src2, "Y: " + str(int(y1)), (x1 - 10, y1 + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255)) ############################################## # 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],y1), 5, (255,0,0), -1) # else: # print("out") ############################################## cv2.imshow('coat',coat) cv2.imwrite("mae01coat.png",coat) cv2.imshow('y',color_src2) cv2.imwrite("mae01y.png",color_src2) # 変換前後の対応点を設 p_original = np.float32([[226,254], [379,257], [10, 368], [600, 381]]) 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) cv2.imwrite("mae01show.png",show) fig.tight_layout() plt.show() plt.close() cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
自己解決
