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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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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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Pythonでの赤色の部分の真ん中を座標抽出し、Excelデータとして書き込む方法

gigagiga64

総合スコア2

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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2020/10/21 15:07

今作っているプログラムで、赤色抽出まで完了しているのですが、その後座標抽出を行いたいです。
この下出ている4つの矢印の真ん中あたりの座標のデータだけをExcelのデータとして書き込みを行うプログラムを作りたいのですが、ここからどのようなプログラムを書けばいいかわからず止まっている状態です。二値化した画像からでも、赤色の画像どちらから読み取っても可能です。
利用環境

Python

1#-*- coding:utf-8 -*- 2import cv2 3import numpy as np 4 5# 赤色の検出 6def detect_red_color(img): 7 # HSV色空間に変換 8 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 9 10 # 赤色のHSVの値域1 11 hsv_min = np.array([0,200,50]) 12 hsv_max = np.array([30,255,255]) 13 mask1 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max) 14 15 # 赤色のHSVの値域2 16 hsv_min = np.array([150, 200, 50]) 17 hsv_max = np.array([179,255,255]) 18 mask2 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max) 19 20 # 赤色領域のマスク(255:赤色、0:赤色以外) 21 mask = mask1 + mask2 22 23 # マスキング処理 24 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) 25 26 return mask, masked_img 27 28 29img = cv2.imread("frequency.png") 30 31# 色検出(赤、緑、青) 32red_mask, red_masked_img = detect_red_color(img) 33 34# 結果を出力 35cv2.imwrite("red.png", red_mask) 36cv2.imwrite("red1.png", red_masked_img) 37

frequency.png
frequency.png
red.png
![二値化した画像
red1.png
マスキング後

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作成した2値画像に対して、以下の処理を行えば実現できます。

  1. cv2.findContours() で輪郭抽出する。
  2. cv2.moments() を使って、輪郭の中心を求める。
  3. 輪郭の中心を表す (点の数, 2) の配列を np.savetxt() で CSV に書き込む。 (csv は Excel で開けます。)

参考

python

1# -*- coding:utf-8 -*- 2import cv2 3import numpy as np 4 5# 赤色の検出 6def detect_red_color(img): 7 # HSV色空間に変換 8 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 9 10 # 赤色のHSVの値域1 11 hsv_min = np.array([0, 200, 50]) 12 hsv_max = np.array([30, 255, 255]) 13 mask1 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max) 14 15 # 赤色のHSVの値域2 16 hsv_min = np.array([150, 200, 50]) 17 hsv_max = np.array([179, 255, 255]) 18 mask2 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max) 19 20 # 赤色領域のマスク(255:赤色、0:赤色以外) 21 mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2) 22 23 # マスキング処理 24 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) 25 26 return mask, masked_img 27 28 29img = cv2.imread("test.png") 30 31# 色検出(赤、緑、青) 32red_mask, red_masked_img = detect_red_color(img) 33 34# 輪郭を抽出する。 35contours, hierarchy = cv2.findContours( 36 red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 37) 38 39# 小さい輪郭は誤検出として削除する 40contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) > 10, contours)) 41 42 43def get_center(contour): 44 """輪郭の中心を取得する。 45 """ 46 # 輪郭のモーメントを計算する。 47 M = cv2.moments(contour) 48 # モーメントから重心を計算する。 49 cx = M["m10"] / M["m00"] 50 cy = M["m01"] / M["m00"] 51 52 return cx, cy 53 54# 輪郭の中心を取り出す。 55centers = [get_center(x) for x in contours] 56 57# 結果を CSV で保存する。 58np.savetxt("centers.csv", centers, delimiter=",", fmt="%.0f")

出力結果

txt

1192,125 2185,110 3235,76 4264,69 5224,51

投稿2020/10/21 15:24

編集2020/10/21 15:25
tiitoi

総合スコア21956

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gigagiga64

2020/10/22 01:53

輪郭抽出してその中心点を求めるんですね!ご丁寧にありがとうございました!解決しました!
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