Q&A
エッジ抽出 -> 膨張 -> ハフ変換 としてみるのはいかがでしょう。
前提・実現したいこと
matlabで「トランプカードの枠線を認識」させようとしています。
方法としてはハフ変換の線分検出を用いて行おうとしています。
発生している問題・エラーメッセージ
添付画像のように「4の♠」ではうまくいくのですが、「Jの♠」は上辺と下辺が検出されず困っています。
「Jの♠」の枠線を認識させるにはどうしたらいいでしょうか。
エラーメッセージ
（エラーはでていません）
該当のソースコード
使用言語：matlab
ソースコード
gray1 = imread('######');
binary1 = imbinarize(gray1);
edge1 = edge(binary1,'Canny');
%%%%%バイナリ画像膨張%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
se90 = strel('line',12,90); se0 = strel('line',12,0); %縦方向、横方向に12ピクセル
edge1 = imdilate(edge1,[se90 se0]);
%%%%%ハフ変換%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[H,T,R] = hough(edge1);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); %ピークの検出
lines = houghlines(edge1,T,R,P,'FillGap',20,'MinLength',500); %線分の検出（長さ500以上）
figure, imshow(edge1), hold on
for k = 1:length(lines)
xyAtoZ = [lines(k).point1; lines(k).point2]; % xyAtoZ(2,1)は終点のx座標、xyAtoZ(1,2)は始点のy座標
plot(xyAtoZ(:,1),xyAtoZ(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
plot(xyAtoZ(1,1),xyAtoZ(1,2),'o','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xyAtoZ(2,1),xyAtoZ(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
end
試したこと
houghpeaksの特定するピーク数の変更(numpeaks)
houghlinesの間隔GapとMinLengthの変更
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
使用した画像
コメントありがとうございます。
バイナリは縦横ともに12ピクセル分、膨張させております。
ハフの関数には直接関係ないと思い、省いてしまいました。申し訳ございません。
該当部分を追加させていただきます。
ご説明ありがとうございます。
点在する画素から直線を検出すると思えば膨張は重要ではないかもしれませんね。
gray1を作るところまでのコードを追記してください。imreadの結果をそのまま入れてみましたが、質問の画像のとおりになりませんでした
ただいま確認しました。
edgeの関数にグレースケールをそのまま入れていたようです....
申し訳ございません。
追記いたします。
見れました。
回答ではない感想なのでこっちに書きますが、
ジャックの図柄の中にエッジがたくさんあり、単純なハフ変換ではそちらのピークのほうが大きくなってしまうので、小手先の変更では無理。
たとえば、枠線の角度に制約を与える（必ず90度前後にするとか）ことが許されるなら、そうしたほうがいいでしょう。
確認ありがとうございます。
言われてみればなるほど確かにです。
外部のライブラリを用いているのでそのあたりをいじくるのは大変そうです。
このコードでは最終的にカード左上の数字とスートが切り取れればよいので、
別の方法を模索してみようと思います。
（バイナリを極座標変換→画像左上(0,0)から 0° ～ -90° の範囲で線を伸ばす→カードにぶつかって且つ距離 ρ が最も短いときカードの左上の座標である、など）
考えていただきありがとうございました。
疑問なのですが、「houghpeaksの特定するピーク数の変更(numpeaks)」を試したと書かれていますが、増やしてもJの縁は検出されなかったのですか?
コメントありがとうございます。
numpeaksを20まで増やして確認してみましたが、カードの上辺と下辺は検出されませんでした。
（代わりに絵柄内部でたくさんの直線を認識します）
QUEENやKINGもJACKと似た絵柄なので、枠線が認識されません。
正直これに関しては、使っているトランプが悪いという話になってしまいますが、
それでもやはり上辺と下辺だけ見つからないのは気持ち悪いです。
回答2件
ベストアンサー0
matlab を持っていないので、OpenCV で試してみました。
（違う環境ですみません）
こちらの記事を参考に 反転 の部分を エッジ検出:Canny に変更。
それと、元の画像を 480 x 634 にリサイズしました。
パラメーター等何か参考になれば幸いです。
Python
1import cv2 2import numpy as np 3 4src = 'spade_j_480_634' 5img = cv2.imread( src + '.jpg') 6img2 = img.copy() 7img3 = img.copy() 8 9gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 10cv2.imwrite( src + '_mod' + '.jpg', gray) 11 12## エッジ検出 13gray2 = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) 14cv2.imwrite(src + '_mod2' + '.jpg', gray2) 15lines = cv2.HoughLinesP( 16 gray2, 17 rho = 1, 18 theta = np.pi/360, 19 threshold = 80, 20 minLineLength = 80, 21 maxLineGap = 5 22) 23 24for line in lines: 25 x1, y1, x2, y2 = line[0] 26 27 # 緑で線を引く 28 green_lines_img = cv2.line(img2, (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0), 2) 29 cv2.imwrite(src + '_mod3' + '.jpg', green_lines_img)
実行結果
投稿2020/11/29 09:47
退会済みユーザー
総合スコア0
わざわざ試していただきありがとうございます。
他の方も指摘している通り、内側のエッジが強いので
枠線を認識するには、numpeaksやthresholdを緩くするしかないのですね
回答ありがとうございました。
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