Q&A
cv2.bitwise_not()って、ビット反転だから、uint(符号なし整数)を入れないとうまくいかないような気がしますが、そこは大丈夫でしょうか？
remove_objects()の結果のデータは、uintですか？
前提・実現したいこと
ハフ変換を利用して円を認識する処理を書いているのですが、使用する画像が黒背景に白前景であるため、ハフ変換後がわかりやすいように、白背景に黒前景にしたいため、
cv2.bitwise_not
を用いて画像の反転をしたいのですが、
この画像を反転すると
このようにすべて真っ黒になってしまいます。
これは何が原因でしょうか？
よろしくお願いいたします。
該当のソースコード
python
1for i in range (1550,1560): 2 3 fimg = cv2.imread('DSC0'+str(i)+'.jpg',0) 4 fheight = fimg.shape[0] 5 fwidth = fimg.shape[1] 6 fresize_img = cv2.resize(fimg,(int(fwidth*0.5),int(fheight*0.5))) 7 8 #ganma 9 gfimg_blur = cv2.GaussianBlur(fresize_img,(499,499),0) 10 gfheight = gfimg_blur.shape[0] 11 gfwidth = gfimg_blur.shape[1] 12 np.clip(gfheight, 1,254) 13 np.clip(gfwidth,1,254) 14 gfb = gfimg_blur/255.0 15 gfg = np.log(0.5)/np.log(gfb) 16 gfimg2 = 255.0*np.power(fresize_img/255.0,gfg) 17 cv2.imwrite('ganma-'+str(i)+'.jpg',gfimg2) 18 19 #contrast 20 gfclahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) 21 gfcl2 = gfclahe.apply(gfimg2.astype(np.uint8)) 22 cv2.imwrite('cl-'+str(i)+'.jpg',gfcl2) 23 24 #threshold 25 threshold = 100 26 ret, fimg_thresh = cv2.threshold(gfcl2, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) 27 cv2.imwrite('th-'+str(i)+'.jpg', fimg_thresh) 28 29 #morphology 30 fkernel = np.ones((5,5),np.uint8) 31 frontclosing = cv2.morphologyEx(fimg_thresh,cv2.MORPH_CLOSE,fkernel) 32 cv2.imwrite('mor-'+str(i)+'.jpg',frontclosing) 33 34 35 #Background subtraction 36 fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() 37 fgmask = fgbg.apply(backclosing) 38 fgmask = fgbg.apply(frontclosing) 39 cv2.imwrite('front-'+str(i)+'.jpg',fgmask) 40 41 #remove 42 def remove_objects(img, lower_size=None, upper_size=None): 43 nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img) 44 sizes = stats[1:, -1] 45 _img = np.zeros((labels.shape)) 46 for i in range(1, nlabels): 47 if (lower_size is not None) and (upper_size is not None): 48 if lower_size < sizes[i - 1] and sizes[i - 1] < upper_size: 49 _img[labels == i] = 255 50 elif (lower_size is not None) and (upper_size is None): 51 if lower_size < sizes[i - 1]: 52 _img[labels == i] = 255 53 elif (lower_size is None) and (upper_size is not None): 54 if sizes[i - 1] < upper_size: 55 _img[labels == i] = 255 56 return _img 57 #org_img= cv2.imread('front-'+str(i)+'.jpg',0) 58 img_remove = remove_objects(fgmask,lower_size=50, upper_size=None) 59 cv2.imwrite('remove-'+str(i)+'.jpg',img_remove) 60 61 #inversion 62 inv = cv2.bitwise_not(img_remove) 63 cv2.imwrite('inv-'+str(i)+'.jpg',inv) 64 65 #haugh 66 wb = excel.Workbook() 67 ws = wb.active 68 ws['A1'] = "width" 69 ws['B1'] = "height" 70 ws['C1'] = "r-pixel" 71 ws['D1'] = "d-pixel" 72 ws['E1'] = "r-μm" 73 ws['F1'] = "d-μm" 74 ws['G1'] = "area-μm" 75 ws.title = "Sheet_1" 76 img_ga = cv2.GaussianBlur(inv,(5,5),0) 77 circles = cv2.HoughCircles(img_ga.astype(np.uint8),cv2.HOUGH_GRADIENT,1,30,param1=10,param2=18,minRadius=25,maxRadius=200) 78 if circles is not None and len(circles) > 0: 79 circles = np.uint16(np.around(circles)) 80 for i in circles[0,:]: 81 cv2.circle(inv,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) 82 cv2.circle(inv,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) 83 84 ws.append((float(i[0]), float(i[1]),float(i[2]),float(i[2]*2),float(i[2]*41.1*pow(10,-3)),float(i[2]*2*41.1*pow(10,-3)),float((i[2]*41.1)*(i[2]*41.1)*math.pi))) 85 86 wb.save(r"hahu"+str(i)+".xlsx") 87 88 cv2.imwrite('hahu'+str(i)+'.jpg',inv)
回答1件
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ベストアンサー
Python
1_img = np.zeros((labels.shape), dtype='uint8')
で直ると思います。numpy は特に指定しないと float64 で行列作るのと、OpenCV が型関係なく処理してしまうのでこうなってしまうのかと思います。実際浮動小数点数の行列をビット反転させても意図した画像は得られませんでした。
投稿2021/01/12 10:12
総合スコア2853
ありがとうございます。dtype='uint8'を入れてみたところ、TypeError: 'dtype' is an invalid keyword argument for bitwise_not()
とエラーが出ました。
astype(np.uint8)と書くとうまく動作しました。
よく見て！入れる場所！！チガウよ！！でも動いてよかった！！！
質問者さんへ
この回答での修正する行は、
def remove_objects(...
の3行下ですよ
inv = cv2.bitwise_not(...
の行じゃなくて
あ、早とちりしていました！
ご指摘通りの場所にいれて無事動きました。ありがとうございます！
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