maskした画像から座標を求め、グラフに出力したい

Question

前提・実現したいこと

赤色の球の画像をマスクした後にラベリング処理し、処理したものの中心座標を求め、X = [[x座標1、y座標１],[x座標2、y座標2],[x座標3、y座標3],,,]みたいなリストを作り、ｘ座標とy座標のグラフをmatplotlibで出力させようと考えているのですが、エラーが出てしまいます。

akamaru.jpg

発生している問題・エラーメッセージ

エラーの内容はXが定義されていないというものですが、どのようにすればXを定義できるのでしょうか。それともそもそも繰り返し処理の組み方が間違っているのでしょうか？

 X = np.array(X)
NameError: name 'X' is not defined

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def red_detect(img):
    # HSV色空間に変換
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 赤色のHSVの値域1
    hsv_min = np.array([0,127,0])
    hsv_max = np.array([30,255,255])
    mask1 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)

    # 赤色のHSVの値域2
    hsv_min = np.array([150,127,0])
    hsv_max = np.array([179,255,255])
    mask2 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)
    
    return mask1 + mask2


img_path = "akamaru.jpg"

img = cv2.imread(img_path)

# 赤色検出
mask = red_detect(img)

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.erode(mask,kernel,iterations = 3)

# ラベリング処理
label = cv2.connectedComponentsWithStats(mask)

# オブジェクト情報を項目別に抽出
n = label[0] - 1
data = np.delete(label[2], 0, 0)
center = np.delete(label[3], 0, 0)

def oo():
  X = []

  # オブジェクト情報を取得
  for i in range(n):

    #各オブジェクトの重心座標を表示
    print("ID: " +str(i + 1)," ","X: " + str(int(center[i][0]))," ","Y: " + str(int(center[i][1])))
 
    X += [int(center[i][0]),int(center[i][1])]
    i += 1
    if i == n:
      break
  return X

if __name__ == "__main__":
  oo()

X = np.array(X)
plt.figure() 
plt.title('data') 
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], marker='o', s=75, color='black') 
plt.show()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど

動作環境
Python3.8
Windows10
OPENCV4.4.0

あまり理解が深まっていないため、所々とんちんかんなことをしているかもしれませんが、ご教授いただければ幸いです。

Answer 1

下記修正でどうでしょうか？

if __name__ == "__main__":

  X = oo()
  X = np.array(X)
  plt.figure() 
  plt.title('data') 
  plt.scatter(X[:,0], X[:,1], 
  marker='o', s=75, color='black') 
  plt.show()

Comments

[shogaku]

ご回答いただきありがとうございます。無事エラーを解決することができました！！