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  • fana

    2020/07/02 11:48

    とりあえず閾値を下げるだけじゃダメなんでしょうか?
    ダメならその旨を明記されると良いかと.

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  • 退会済みユーザー

    2020/07/02 18:06

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回答 2

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+1

役に立つかどうかは不明ですが,「CVの関数をてきとーに使ったらこんなん出ました」的なのをせっかくだから貼っておきます.
欲しい「シワ」とそれ以外とを選り分ける手段は謎ですが,何らかの足がかりにでもなれば.

結果

コード:
↓のコード断片はC++ですが,まぁ,CVの関数が並んでいるだけなので.

//グレースケールで画像読込
cv::Mat Img = cv::imread( "Hand.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
if( Img.empty() )return 0;
cv::imshow( "Src", Img );

{//本件の画像では,背景と手とで明るさが明確に違うので,それを利用して簡素な処理で背景(暗い部分)をある程度除去
    cv::Mat Mask;
    cv::threshold( Img, Mask, 128, 255, cv::THRESH_BINARY );
    cv::erode( Mask, Mask, cv::Mat() );
    cv::dilate( Mask, Mask, cv::Mat() );
    cv::bitwise_and( Img, Mask, Img );
}

//adaptiveThresholdを使ってみる
cv::Mat Result;
cv::adaptiveThreshold( Img, Result, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY_INV, 5, 2 );
cv::imshow( "Result", Result );

追記: Why adaptiveThreshold ?
「シワ」とは凹凸で言えば凹の部分かな? → であれば,周辺よりも暗いことが多いのではなかろうか?
と考えた. それだけ.

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  • 2020/07/02 17:10

    おぉ!まさに自分の望んでいる出力結果です!!
    このコードはpythonコードで打ち直せば使えるんでしょうか??

    キャンセル

  • 2020/07/02 17:20

    pythonは知りませんが,
    このC++のコード内で cv::threshold とか書いてるやつは,python側では,cv2.thoreshold みたいな感じでいけるんじゃないでしょうか,きっと.

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  • 2020/07/02 17:26

    ありがとうございます。とても助かりましたm(_ _)m

    キャンセル

  • 2020/07/02 17:34

    こんなやっつけ処理ではなくて,ちゃんと欲しいシワだけを得るのはかなり難しい課題だと思う.

    キャンセル

0

まずは手のひらだけを検出対象にしてエッジ検出してみてはいかがでしょうか?
手とそれ以外の黒い部分のエッジと、手のひらのシワとシワでない部分のエッジとでは差がありすぎます。なので、この画像をそのまま利用したのではシワの検出はできないと思われます。

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  • 2020/07/02 16:20

    なるほど...手のひらでは指紋やシワなどが多すぎて全体での検出がしづらいということですね。。
    では追記した【手の甲】の指のシワの検出ではどうでしょうか??

    キャンセル

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