2番目に大きい図形を抽出する方法

Question

黒い背景に複数の図形が白く描かれている画像について、
その中で最も大きい図形を抽出する事は下記コードにおいて、n=1にすることでできました。
しかしn=2にしても、1番大きい図形と2番目に大きい図形の2つを抽出する事ができません。
どのようにすれば、1番大きい図形と2番目に大きい図形だけ抽出することができるのでしょうか？

n=1
img = cv2.imread("gt.bmp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#輪郭の抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#1番大きい輪郭を抽出
max_cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
#2番目に大きい輪郭を抽出
if n>=2:
	max_cnt2 = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))[-1]
	if n>=3:
		max_cnt3 = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))[-2]

out = np.zeros_like(img)
#1番大きい輪郭を塗り塗り潰す
cv2.drawContours(out, [max_cnt], -1, color=255, thickness=-1)
#2番目に大きい輪郭を塗り潰す
if n>=2:
	cv2.drawContours(out, [max_cnt2], -1, color=255, thickness=-1)
	if n>=3:
		cv2.drawContours(out, [max_cnt3], -1, color=255, thickness=-1)

cv2.imwrite("picgt.bmp", out)

宜しくお願い致します。

参考元
https://teratail.com/questions/176322

Answer 1

面積の降順にソートすればよいかと思います。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#輪郭の抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#面積の降順にソート
contours.sort(key=lambda x: cv2.contourArea(x), reverse=True)

out = np.zeros_like(img)
cv2.drawContours(out, [contours[0]], -1, color=255, thickness=-1)
cv2.drawContours(out, [contours[1]], -1, color=128, thickness=-1)
cv2.drawContours(out, [contours[2]], -1, color=64, thickness=-1)

cv2.imwrite("ret.png", out)

test.png

ret.png

Comments

[jasa]

ソートを使うと非常に便利ですね！勉強になりました。
ありがとうございました。