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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。

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,opencvで円弧型の部分にのみ処理をしたい

glacier.

総合スコア16

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。

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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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投稿2016/01/02 19:44

編集2016/01/02 19:48

Python,OpenCVともに使うのが初めてです。
現在、類似画像検索のようなものを作っています。
そこで、画像の一部(円弧型)にある処理(ただ白いpixelを数えるだけ)をしたいと思っています。

どなたか、教えていただけるとありがたいです...
参考までに現在のコードを置いておきます。

python

1import cv2 2import numpy as np 3import sys 4 5def showImage(img): 6 cv2.imshow('result', img) 7 cv2.waitKey(0) 8 cv2.destroyAllWindows() 9 10def getLocalFeature(img): 11 eight_bit = 0 12 for (line, row, i) in [(x+1, y, 0), (x+1, y-1, 1), (x, y-1, 2), (x-1, y-1, 3), (x-1, y, 4), (x-1, y+1, 5), (x, y+1, 6), (x+1, y+1, 7)]: 13 if img[line, row] == 255: 14 eight_bit += 2**i 15 return eight_bit 16 17#def getGlabalFeature(img): 18 19 20################################################# 21local_feature = [] 22global_feature = [] 23 24#画像の読み込み 25img = cv2.imread('./images/s01.png') 26#平滑化 27g_img = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) 28#canny edge 29c_img = cv2.Canny(g_img, 50, 150) 30 31for y in range(0, c_img.shape[1] - 1): 32 for x in range(0, c_img.shape[0] - 1): 33 local_feature.append(getLocalFeature(c_img)) 34 35 36#この円弧にだけ処理をしたい 37#画像,中心座標,(長径・短径),回転角度,円弧開始角度,円弧終了角度,色 38cv2.ellipse(c_img, (50, 100), (100, 100), 0, 0, -22.5, (255, 255, 0)) 39 40#この処理 41#cv2.countNonZero(c_img) 42 43 44 45

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  1. 処理対象を塗りつぶしたマスク画像を生成
  2. マスク画像を使用してcv2.bitwise_andで画像を切り抜く
  3. 切り抜いた画像にcv2.countNonZero

python

1#!/usr/bin/env python 2# coding=utf-8 3 4import cv2 5import numpy as np 6 7img = cv2.imread('./images/s01.png') 8height, width, channels = img.shape 9 10g_img = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75) 11c_img = cv2.Canny(g_img, 50, 150) 12cv2.imshow('filtered', c_img) 13 14mask = np.zeros((height, width, 1), np.uint8) 15cv2.ellipse(mask, center=(50, 100), axes=(100, 100), angle=0, startAngle=0, endAngle=-22.5, color=255, thickness=cv2.cv.CV_FILLED) 16cv2.imshow('mask', mask) 17 18masked = cv2.bitwise_and(c_img, c_img, mask=mask) 19cv2.imshow('masked', masked) 20 21print('countNonZero : {:d}'.format(cv2.countNonZero(masked))) 22 23cv2.waitKey() 24cv2.destroyAllWindows()

投稿2016/01/03 01:29

mikoim

総合スコア17

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glacier.

2016/01/03 02:38

ありがとうございます! おかげさまで、ものすごく進展しました! これからもお願いします!
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