OpenCVである特定の色以外を抽出する方法

Question

前提・実現したいこと

プログラミング初心者です。
現在、画像のからある範囲の色以外の部分を抽出するということをやろうとしているのですが、どのようにすればいいかがわかりません。
PythonでOpenCVを使用する予定です。
具体的に言うと、hsvの(0,0,0)から(0,0,255)の範囲以外を抽出したいです(画像の白黒部分を切り取り、色のついている部分のみを残したい)。
(下の画像のようにしたいです。)
いろいろ検索、検証しましたが、わかりませんでした。
もし、詳しい方がいれば教えてくださるとありがたいです。

　　　↓

試したこと

いろいろ検索しましたが、ある範囲の色を抽出すると言うプログラムが多く、ある範囲以外の色を抽出すると言うのはありませんでした。
特定の範囲の色を判定してその座標を出すプログラムと特定の色を抽出するプログラムは作成したので、もしここから改良して作成できるようなら、そのようにしてくださるとありがたいです。

該当のソースコード

#特定の範囲の色を判定してその範囲を求めて重心の座標を出すプログラム
import cv2
import numpy as np
from time import sleep

# 0 <= h <= 179 (色相)　OpenCVではmax=179なのでR:0(180),G:60,B:120となる
# 0 <= s <= 255 (彩度)　黒や白の値が抽出されるときはこの閾値を大きくする
# 0 <= v <= 255 (明度)　これが大きいと明るく，小さいと暗い
# ここでは青色を抽出するので120±20を閾値とした
LOW_COLOR = np.array([0, 0, 0])
HIGH_COLOR = np.array([0, 0, 255])

# 抽出する色の塊のしきい値
AREA_RATIO_THRESHOLD = 0.005
frame = cv2.imread("sample.jpg")

# 高さ，幅，チャンネル数
h,w,c = frame.shape

# hsv色空間に変換
hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 色を抽出する
img = cv2.inRange(hsv,LOW_COLOR,HIGH_COLOR)

# 輪郭抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 面積を計算
areas = np.array(list(map(cv2.contourArea,contours)))

if len(areas) == 0 or np.max(areas) / (h*w) < AREA_RATIO_THRESHOLD:
    # 見つからなかったらNoneを返す
    print("the area is too small")
else:
    # 面積が最大の塊の重心を計算し返す
    max_idx = np.argmax(areas)
    max_area = areas[max_idx]
    result = cv2.moments(contours[max_idx])
    x = int(result["m10"]/result["m00"])
    y = int(result["m01"]/result["m00"])

print(x)
print(y)

cv2.circle(frame,(x,y),10,(0,0,255),-1)

# 画面に表示する
cv2.imshow('frame', frame)
sleep(1)

while True:
    # キー入力を1ms待って、keyが「q」だったらbreak
    key = cv2.waitKey(1)&0xff
    if key == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

#ある範囲の色を抽出するプログラム
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import cv2
from time import sleep

# image info
image_file = 'Sample.jpg'
img = cv2.imread(image_file)

# detect pink
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([0, 0, 0])
upper = np.array([0, 0, 255])
img_mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
img_color = cv2.bitwise_and(img, img, mask=img_mask)

# debug
cv2.imshow('HSV_test1', img_color)
sleep(1)

while True:
        # キー入力を1ms待って、keyが「q」だったらbreak
    key = cv2.waitKey(1)&0xff
    if key == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

###利用環境
エディタ　Atom

Answer 1

以下でできます。

1. cv2.imread() で読み込み
2. HSV 色空間に変換
3. Hue の値をヒントに cv2.inRange() で2値化してマーカー部分を抽出
4. cv2.findContour() で輪郭抽出
5. 大きい輪郭だけ取り出す
6. 輪郭に対して、cv2.boundingRect() で長方形フィッティング
7. 長方形の範囲で画像を切り抜く
8. cv2.imwrite() で保存

import cv2
import numpy as np

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

# BGR -> HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 2値化
bin_img = cv2.inRange(hsv, (5, 0, 0), (20, 255, 255))

# 輪郭抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

# 小さい輪郭は誤検出として無視
contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) > 100, contours))

print(f"{len(contours)} marker found!")

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 長方形フィッティング
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

    # 切り抜き
    crop_img = img[y : y + h, x : x + w]

    # 保存
    cv2.imwrite(f"crop_{i:02}.png", crop_img)

Comments

[aya0514]

夜分遅くにも関わらず、ありがとうございます！
無事画像を抽出することができました