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Python sobel法で抽出したエッジを入力映像に反映させたい

BASEBALL-Y

総合スコア67

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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投稿2020/07/08 09:39

##質問内容
OpenCVを使って,sobel法で抽出したエッジを入力映像に反映させたいのですが,どのようなコードを書けばよいのか分かりません.
お手数をお掛けしますが,回答して頂けると幸いです.

ちなみに,抽出したエッジを入力映像に反映させる際に,エッジは赤色で表示させたいです.

##映像を表示させるためのコード

Python

1import cv2 2import numpy as np 3 4 5#HSVによるカラートラッキング 6def hsv_detect(img): 7 8 #HSV色組ん間に変換 9 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 10 11 #道路のHSV値の領域 12 hsv_min = np.array([0, 0, 40*2.55]) 13 hsv_max = np.array([180, 12*2.55, 100*2.55]) 14 15 #cv2.inRange()で指定した範囲で二値化処理を行える 16 mask1 = cv2.inRange(hsv,hsv_min,hsv_max) 17 18 19 return mask1 20 21 22 23#ビデオバージョンCanny法を使う場合 24def main(): 25 26 #カメラを用意 27 cap = cv2.VideoCapture(0) 28 29 while True: 30 31 is_ok, img = cap.read() 32 33 #もし,映像ファイルがなかったら,終了 34 if not is_ok: 35 break 36 37 #リサイズ 38 img = cv2.resize(img, (640,480)) 39 40 41 #道路のHSV値を取得 42 mask = hsv_detect(img) 43 44 45 #メディアンフィルター 46 #メディアンフィルタを使う(ぼかし処理) 47 kernel_size = 25 48 img_median = cv2.medianBlur(mask, kernel_size) 49 50 #表示 51 cv2.imshow("Contour_detection", img_median ) 52 53 #もし,エンターキーが押されたら,終了 54 if cv2.waitKey(1) == 13: 55 56 break 57 58 cap.release() 59 cv2.destroyAllWindows() 60 61 62 63 64#メイン関数を呼び出す 65if __name__ == "__main__": 66 67 main()

##sobel法を使って,映像内のエッジを抽出するコード

python

1import cv2 2import numpy as np 3 4 5#HSVによるカラートラッキング 6def hsv_detect(img): 7 8 #HSV色組ん間に変換 9 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 10 11 #道路のHSV値の領域 12 hsv_min = np.array([0, 0, 40*2.55]) 13 hsv_max = np.array([180, 12*2.55, 100*2.55]) 14 15 #cv2.inRange()で指定した範囲で二値化処理を行える 16 mask1 = cv2.inRange(hsv,hsv_min,hsv_max) 17 18 19 return mask1 20 21 22 23#ビデオバージョンCanny法を使う場合 24def main(): 25 26 #カメラを用意 27 cap = cv2.VideoCapture(0) 28 29 while True: 30 31 is_ok, img = cap.read() 32 33 #もし,映像ファイルがなかったら,終了 34 if not is_ok: 35 break 36 37 #リサイズ 38 img = cv2.resize(img, (640,480)) 39 40 41 #道路のHSV値を取得 42 mask = hsv_detect(img) 43 44 #メディアンフィルター 45 #メディアンフィルタを使う(ぼかし処理) 46 kernel_size = 25 47 img_median = cv2.medianBlur(mask , kernel_size) 48 49 50 #Sobel法 51 sx = cv2.Sobel(img_median, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) 52 sy = cv2.Sobel(img_median, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) 53 54 img_sobel = np.sqrt(sx**2+sy**2) 55 56 57 #表示 58 cv2.imshow("Contour_detection", img_sobel ) 59 60 #もし,エンターキーが押されたら,終了 61 if cv2.waitKey(1) == 13: 62 63 break 64 65 cap.release() 66 cv2.destroyAllWindows() 67 68 69 70 71#メイン関数を呼び出す 72if __name__ == "__main__": 73 74 main()

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