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OpenPose

OpenPoseとは、深層学習を使って人の体や指などの位置(座標)や向きといったポーズを可視化する技術。関節点など人の体における特徴点が座標のどこにあるかを検出することができます。高性能プロセッサを使えば動画像内の複数の人物もリアルタイムで検出することが可能です。

JSON

JSON(JavaScript Object Notation)は軽量なデータ記述言語の1つである。構文はJavaScriptをベースとしていますが、JavaScriptに限定されたものではなく、様々なソフトウェアやプログラミング言語間におけるデータの受け渡しが行えるように設計されています。

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。

Q&A

1回答

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python opencv 指定した座標を中心にトリミングができない

hiiragi777

総合スコア2

OpenPose

OpenPoseとは、深層学習を使って人の体や指などの位置(座標)や向きといったポーズを可視化する技術。関節点など人の体における特徴点が座標のどこにあるかを検出することができます。高性能プロセッサを使えば動画像内の複数の人物もリアルタイムで検出することが可能です。

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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。

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2020/11/26 06:10

実装したいこと

jsonファイルに格納されているopenposeの骨格点の座標から指定した座標の部分を中心にトリミングしたい

現状況

画像から特徴点を算出してその部分のトリミングが行えている。

import cv2 from pathlib import Path import shutil # 画像を読み込む。 img = cv2.imread("test16.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2値化する。 ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 膨張処理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) binary = cv2.dilate(binary, kernel) # 輪郭抽出する。 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) rects = [] for cnt in contours: if cv2.contourArea(cnt) < 500: # ★ ここの無視する面積も要調整 continue # 小さい輪郭は無視する。 # 回転した外接矩形をとる。 rect = cv2.minAreaRect(cnt) rects.append(rect) def crop_rect(img, rect): center, size, angle = rect center = tuple(map(int, center)) # float -> int size = tuple(map(int, size)) # float -> int h, w = img.shape[:2] # 画像の高さ、幅 # 切り抜く。 cropped = cv2.getRectSubPix(img, size, center) return cropped # 保存するディレクトリを作成する。 output_dir = Path("output") if output_dir.exists(): shutil.rmtree(output_dir) output_dir.mkdir() for i, rect in enumerate(rects): # 切り抜く。 cropped = crop_rect(img, rect) # 保存する。 save_path = output_dir / f"contour{i}.png" cv2.imwrite(str(save_path), cropped)

解決したいこと

座標が(x,y)=(2072.9,2159.91)になっておりその座標を中心にトリミングを行いたい。

どうかご教授のほうお願いいたします。

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guest

回答1

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python

1import cv2 2from pathlib import Path 3import shutil 4from matplotlib import pyplot as plt 5# 画像を読み込む。 6img = cv2.imread("3.png") 7newImg=img.copy() 8gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 9plt.imshow(gray,cmap='gray') 10# 2値化する。 11ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) 12 13# 膨張処理 14kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) 15binary = cv2.dilate(binary, kernel) 16plt.imshow(binary,cmap='gray') 17# 輪郭抽出する。 18contours, hierarchy = cv2.findContours( 19 binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 20# 輪郭を可視化する 21cntImg = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0,255,0), 3) 22plt.imshow(cntImg) 23 24# make the folder where to save 25output_dir = Path("output") 26if not output_dir.exists(): 27 output_dir.mkdir() 28 29index=0 30# loop over the coutours 31for contour in contours: 32 # get the info for bboxes 33 x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) 34 # extract ROI 35 roi = newImg[y:y+height, x:x+width] 36 # update the index 37 index =index+1 38 # visualize the result 39 im2=cv2.rectangle(img, (x, y), (x + width, y + height), color=(0, 255, 0), thickness=5) 40 # define the path to save 41 save_path = output_dir / f"contour{index}.png" 42 cv2.imwrite(str(save_path), roi) 43 44plt.imshow(im2)

矩形領域を可視化した図

こんにちは、こちらのページなどを参考に作成しました。手元の画像ではうまく切り取った図がoutputという名前のフォルダに保存されています。これをもとにそちらのデータやコードにあわせるとうまく行くと思います。

投稿2020/12/27 05:22

Kenta_py

総合スコア132

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