Q&A
こんにちは．
ピクセルの偏り，とおっしゃいます点に関して，もう少し詳しくお聞かせくださいませんでしょうか．
どのような処理を想定しているかで，効果的な統計量が変わってきます．
C++で、opencvの中のエッジ検出プログラムを使用しているのですが、
エッジ検出処理の後に黒以外のピクセルの(場所的な)偏りを出力したいです。
エッジそのものの補正に関する記事はいくつか見つけたのですが、ピクセルそのものの偏りに関する記事を見つけられませんでした。
知っている方がいましたら、教えて頂きたいです。
ざっくり画像を3分割して、黒以外のピクセルが、左側部分に多ければ「1」、中央部分に多ければ「2」、右側部分に多ければ「3」と言った感じに出力したいです。
数えればよいのではないでしょうか．
それはそれとして，
３分割した全ての領域でだいたい同じくらいだったりとか，左と右に多くて中央が少ないだとか，色々なパターンが有り得ると思いますが，どうするのでしょう？
CountNonZeroを用いて数えることも考えましたが、RGB値のうち1つしか取得出来ず、行き詰まっています。
また、一番多いところだけ分かればいいのでパターンはさほどないと考えています。
どんな状態なのか謎なので，何かしらをやってみたならば，その具体コードを質問文内に追記してください．
回答2件
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ベストアンサー
こんにちは．
早速の補足回答ありがとうございます．
OpenCVはpythonでしか実装経験がないのでざっくりとした回答となってしまいます，ご了承くださいませ．
まず，私の想定で間違っていなければですが...特別な処理は必要ありません．
画像を縦方向にスライスして，それぞれの列でゼロ出ない座標の数をカウントアップしてはいかがでしょう．forを二重にして，if画素値!=0でカウントすれば実現できます．
処理に関しては下のようなイメージです．
ここまでできれば，列ごとのカウントを一定区間で総計し，比較することで実現できるかと思います．
補足のなかの「ざっくりと三分割」という言葉に「分割線の判断も行わせたい」というニュアンスを感じたので，この点も補足します．
このあたりが参考になるのではないでしょうか．重心検出に関しては，検出した輪郭ごとにピクセル重心（cv::momentsを利用）を計算しています．
検出したエッジ点ごとの重心座標から，解析対象の画像に対してLeftside，Center，Rightsideで三分する境界を決定し，それぞれに対して処理を行うことで実現できると思います．
投稿2020/07/21 05:11
総合スコア70
（何か解決したみたいですが，結局何をする話だったのかがわからん感）
お世話になっております．
ざっくりとした質問にはざっくりとした回答しか付けられないのがもどかしいところですね．．．
（私も質問する際は抜粋の程度や抽象度に毎度悩むので共感します）
解決してよかったです．
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ピクセルの(場所的な)偏り
用途に見合った何らかのモーメント（モーメント特徴）を計算する．
投稿2020/07/21 04:17
編集2020/07/21 04:26総合スコア11996
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