Python OpenCV

Question

実現したいこと
困っています
一番中心に近い輪郭を切り取るプログラムを作りたいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

特になし

該当のソースコード

import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
from matplotlib.patches import Rectangle
import numpy as np
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
from PIL import ImageFont



img = cv2.imread("img234.jpg")#images12.jpg")

# グレースケールに変換する。
grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

"""
ret, binaryImg = cv2.threshold(grayImg,90,255,cv2.THRESH_BINARY)
    #print(binaryImg)

neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]],np.uint8)
erodeImg = cv2.erode(binaryImg,neiborhood8,iterations =10)
dilateImg = cv2.dilate(erodeImg,neiborhood8,iterations = 10)
"""
#2値化
#ret,thresh = cv2.threshold(grayImg,60,255,0)

#反転
#thresh= cv2.bitwise_not(thresh)

retval, im_bw = cv2.threshold(grayImg, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV )#+ cv2.THRESH_OTSU)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


def draw_contours(ax, img, contours):
# 抽出した輪郭を描画する。
    ax.imshow(img, cmap='gray')
    ax.axis('off')
    for i, cnt in enumerate(contours):
        cnt = np.squeeze(cnt, axis=1)  # (NumPoints, 1, 2) -> (NumPoints, 2)
            # 輪郭の点同士を結ぶ線を描画する。
        ax.add_patch(Polygon(cnt, color='b', fill=None, lw=2))
            # 輪郭の点を描画する。
        #ax.plot(cnt[:, 0], cnt[:, 1], 'ro', mew=0, ms=3)
            # 輪郭の番号を描画する。
        #ax.text(cnt[0][0], cnt[0][1], i, color='orange', size='20')
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.set_title("cv2.RETR_CCOMP")
    #print(con,tours)
    #print(cnt)
draw_contours(ax, img, contours)

# 元画像の幅と高さを取得
srcHeight, srcWidth, srcColor = img.shape
print("width: %d, height: %d" % (srcHeight, srcWidth))
# 面積を取得
srcArea = srcWidth * srcHeight
print("area: %d" % srcArea)
# 全面積の0.1倍(10%)以上の輪郭だけ保存する
thresholdArea = srcArea * 0.05

number = 1
maxArea = 0
maxImage = None
for cnt in contours:
            # 輪郭に外接する長方形を取得する。
    x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
            # 長方形を描画する。
    ax.add_patch(
        Rectangle(xy=(x, y), width=width, height=height, color="g", fill=None, lw=2)
    )
    print(" sub-area: %d" % (width * height))
    if (width * height >= thresholdArea):
        img0 = img[y:(y+height), x:(x+width)]
        cv2.imwrite("output_%d.jpg" % number, img0)
        number += 1
        if (width * height > maxArea):
            maxArea = width * height
            maxImage = img0

cv2.imwrite("max.jpg", maxImage)

#size = tuple([img.shape[0], img.shape[1]])
#print(size)
#img1 = img[y:(y+height), x:(x+width)]

#cv2.imwrite("out_sample126.jpg", img)
#cv2.imshow('thresh', im_bw)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows()
plt.imshow(img)
plt.show()

試したこと

一番面積が大きい輪郭を保存した

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

OpenCV 3.4.0

Comments

[pepperleaf]

質問の主旨は何でしょうか?
> 一番中心に近い輪郭を切り取る
中心に近いをどのように定義するかだと思います。 また、
> 一番面積が大きい輪郭
多分、面積の閾値も必要でしょうか。

[miurakana]

回答ありがとうございます
ペットボトルが5本並んでいる場合は、３本目が中心となります
６本だと３本目か４本目となります

[pepperleaf]

具体的な方法はすぐに提示できないですが、、、、
輪郭が抽出できたのですから、それぞれの重心なりの座標を求めれば、良いのては?
荒っぽくは、輪郭のX, Y の最大/最小から、その中点を真ん中とするとか。ノイズの少ない図形ではそれでもできそうです。

[miurakana]

回答ありがとうございます
入力画像がラズパイのパイカメラで撮影するためノイズの多い場合も考慮したいと思います
具体的な方法が来るまで待ちたいと思います。

[tiitoi]

中心というのは画像の中心の座標ということでよろしいでしょうか？

[miurakana]

tiitoiさん　回答ありがとうございます。
座標というより画像内の中心のペットボトルの全体を切り抜きたいと思っています

[tiitoi]

画像を質問に添付できますか？

[miurakana]

l_sbf0786-1.jpg

[miurakana]

回答ありがとうございます
上記が５つの画像になります

[tiitoi]

画像が添付できていません。
質問欄編集の「画像の挿入ボタン」から添付できます。

[miurakana]

画像

Answer 1

cv2.moments() で輪郭の重心を求めて、その重心と画像の中心との距離が最も近い輪郭を選べばいいと思います。

Python+OpenCVで重心を求める | OpenCV画像解析入門

import cv2
import numpy as np

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg")

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

retval, binary = cv2.threshold(gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

# 各輪郭の重心と画像の中心との距離を計算する。
h, w = img.shape[:2]
img_center = np.array([w / 2, h / 2])

contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) > 100, contours))

dists = []
for cnt in contours:
    # 輪郭の重心を計算する。
    M = cv2.moments(cnt)
    cx = int(M["m10"] / M["m00"])
    cy = int(M["m01"] / M["m00"])
    cnt_center = np.array([cx, cy])
    # 画像の中心との距離を計算する。
    dist = np.linalg.norm(img_center - cnt_center)

    dists.append(dist)

# 中心から最も距離が近い輪郭を取得する。
idx = np.argmin(dists)
target_cnt = contours[idx]

# その輪郭の外接矩形を取得する。
x, y, w, h = cv2.boundingRect(target_cnt)
cropped = img[y : y + h, x : x + w]

cv2.imwrite("result.png", cropped)

入力画像

↓

切り抜き画像

Comments

[miurakana]

赤い輪郭部分を切り取るにはどうしたらいいのでしょうか？

[tiitoi]

cv2.boundingRect() でその赤の輪郭の外接矩形を取得して、
x, y, w, h = cv2.boundingRect(target_cnt)
その矩形の部分を切り抜いて保存すればよいです。
cropped = img[y:y + h, x:x + w]

[miurakana]

cx = int(M["m10"] / M["m00"])ここでエラーが発生します
float division by zero

[miurakana]

エラー→float division by zero

[tiitoi]

貼っていただいた5本の缶の画像で回答のコードをそのままコピペして実行してそのエラーが発生しましたか？
こちらでは今一度試しましたが、記載いただいたエラーが再現しません。

[miurakana]

回答ありがとうございます
そのままの画像はできました
撮影した場合だと取れないのですが、どうしたらよろしいでしょうか？
上記の画像をA4でカラープリントしたものを撮影します

[tiitoi]

カメラで撮影した映像は、照明の影響等により、貼っていただいた5本の缶の画像のように綺麗に2値化できないかもしれないです。その場合に、極小の輪郭が抽出されてしまい、それの中心を求めようとした際にゼロ除算が発生していると思われます。
一応、回答のコードに小さい輪郭は排除するコードを追加しましたが、どうでしょうか。

[tiitoi]

これでもうまくいかない場合は、
・ 2値化の方法を調整する。
→ 2値化がうまくいっていないと、その後の輪郭抽出もうまくいきません
→ 2値化後の画像を cv2.imwrite() を出力して、結果を確認してください
→ 線が切れていたりして物体が1つの輪郭として認識されない場合は必要に応じてモルフォロジー変換

・誤検出された輪郭を除外する処理を追加する
→ 輪郭の面積などで判断、誤検出を除ける条件を考える

画像処理は、このように実際の画像を元に調整していく作業が必須ですし、その撮影環境というのは質問者さんしか試せないわけですから、その環境で問題なく動作するコードというのはここでは示せません。

少なくとも回答は、コード付きで「輪郭の中心を求めて、画像の中心に最も近い輪郭を選択し、切り取る具体的な方法」の提示にはなっていると思います。