Python,Opencvを用いて画像内の特定の色の線の長さを検出したい

Question

前提・実現したいこと

1.画像内の赤い線/それ以外の領域
2.基準になる線(青線)/それ以外の領域
で画像を二値化し、1,2の輪郭・面積を検出、青い線の面積を基準とすることで
画像内に描画されている赤い線の合計の長さを算出したい。
（画像内の赤色の線の長さを検出できればどのような手法でも構いません。）

私自身に画像認識、色相等に関する知識が全くなく、
出力された値が何を表す値なのか、調べてみたのですが理解できませんでした。
もしこのプログラムではイメージ通りの結果が得られない場合、どのようにすれば実現したいことを達成できるでしょうか。

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

#赤い線の面積を検出したいプログラム

filename = "1.png"

input_img = filename
img_c = cv2.imread(input_img)

# 画像の二値化
B, G, R = cv2.split(img_c)
img_r_th = np.where((R == 255), 1, 0)
#検出オブジェクトを白くするため
img_th = img_r_th * 255
img_th = np.uint8(img_th)

# 輪郭を検出
contours = cv2.findContours(img_th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]

# 輪郭を検出したオブジェクトの面積を算出
Active_contours = []
for cont in contours:
    cont_area = cv2.contourArea(cont)
    Active_contours.append(cont_area)
    print(Active_contours)

試したこと

https://qiita.com/E_Enomoto/items/7c94119c192314dd079d
https://qiita.com/odaman68000/items/ae28cf7bdaf4fa13a65b

上記のサイトを始めとして様々なサイトを参考に
輪郭の検出をして結果を出力するプログラム、
赤色の面積を検出するプログラム
等を試してみたのですが、思うような結果が得られませんでした。
その際に使用した画像は添付した画像です。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.8
環境 Anaconda
Opencv version-4.0.1

Comments

[fana]

> 青い線の面積を基準とすることで
> 画像内に描画されている赤い線の合計の長さを算出したい。

という話の意味がわかりません．説明不足に思います．
「赤い線の合計の長さ」を求める際に，何らかの「基準」が必要なのでしょうか？
また，それが「青い線の面積」である，という話もわかりません（"長さ" の基準が "面積" ？）

[退会済みユーザー]

確かに説明不足でした。申し訳ありません。
私が想定しているのは顕微鏡の拡大図(モノクロ画像)に、赤い線/青い線を引いた状態です。
青い線は縮尺を表していて、青い線:赤い線の合計 の比率を用いて画面上の値から実際の値を求める、というのがやりたいことです。
面積を出す、というのは勘違いでした。
線の長さをpixel数で表したいとき、面積を使う以外の方法が思いつきませんでした。

Answer 1

青い線を基準に、というところがよくわからないですが、、

とりあえず、赤色の長さ(pixel)を出す方法として回答します。

流れは、①画像読み込み→②HSV変換→③赤色とそれ以外で分けられるような閾値で二値化→④輪郭情報を抽出→⑤輪郭情報から外接矩形の座標を取得→⑥座標から線分の長さを計算→⑦ ⑤⑥をラベルの数だけ繰り返し、線分の合計を計算

この方法は線が太くなるにつれて精度が悪くなります。

実際のコード

file = "test.png"

# ①画像読み込み
img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)
# ②HSV変換
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 赤色の範囲
lower = (0, 20, 0)       # 下限
upper = (94, 255, 255)   # 上限
# ③二値化
binary = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# ④輪郭の座標を抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 長さ計算用
length = 0.0

for i in range(len(contours)):
    # ⑤輪郭情報から外接矩形の座標を抽出
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    # ⑥線分の長さを計算(lengthに足す)
    length += np.linalg.norm([w, h])
    
print(length)

Comments

[fana]

（どうでもいい程度の話かもしれませんが）
boundingRect を用いて得た矩形の対角線の長さを用いる場合，線の太さが太くなるにつれて精度が悪くなるのではないでしょうか．

例えば
■が サイズ k*k [pixel] の矩形だとして，

■■■■■

みたいな領域の「線の長さ」と言われたら，欲しい値は 5*k だと思うのですが，
この処理だと，この長方形な領域の対角線の長さ（5*k より大きい）を得ることになりませんか．

（私の回答の中にも同様のことが起きる話が含まれていますが）

[irognodyci]

そういわれればそうですね、、気づきませんでした。そこまでの影響を出すような線があるかはわかりませんが、制約が書いていない以上考慮しなければならない点でしたね。コメントくださってありがとうございます。

[退会済みユーザー]

irognodyciさん、fanaさん、制約やそもそもの問題定義が曖昧な状態で、適切な回答をいただきありがとうございます。
細い線を引くことを前提としているため、irognodyciさんの回答でやりたかったことを実現することができそうです。

Answer 2

やりたい処理がよくわかりませんが，とりあえず

画像内の赤色の線の長さを検出できれば…

とのことであり，且つ，二値化によって赤い線の領域を分離できる，という話である様子なので，
話の内容は，

【「黒い背景の上にいくつかの白い線分が描かれている2値の画像」があるとき，各白い線分の長さを知りたい】

となるものと捉えます．

手順１：各線分の領域を得る

（画像を拝見した感じ，線分は太さを有しているようですから）
今試されているfindContoursでも良いでしょうし，適当にラベリングするなりしても良いでしょう．
とにかく個々の線分の領域を得ます．

手順２：線分領域の長さを求む

手順１までで，各線分領域が得られている．これらの「長さ」を適当に求めればよい．

• minAreaRect を使って領域の外接矩形を得る→その長軸方向を「線分の長さ」とできるかもしれない．
• 外接矩形でなくとも minEnclosingCircle で外接円を求めて，その径を使うのでも十分では？　という話も考えられる．
• 最も（話として）簡単な方法は「２つの端点座標を求めること」であろう．（２端点が求まれば，その間の距離が線分の長さである）

→(1) とりあえず頭を空っぽにしてコーナー検出器を使えないかを試してもよいかもしれない．
→(2) 領域の主軸方向を求めて「線の向き」を把握すれば，端点は容易にを求めることができるだろう．
→(3) 「主軸」をまともに求めるのも面倒(?)なので，２値画像上での領域輪郭点群の主たる輝度勾配方向から近似的に推定するとかも考えられる．（コーディング的にはかえって面倒か？）
→(4) 「いやいや，前提条件で線分だということは既知なんだから，ここは直線当てはめでしょ」という方向で一次関数をフィッティングして「線の向き」を得るとか．

Comments

[退会済みユーザー]

回答いただきありがとうございます。
いずれfanaさんが書かれているような内容にも挑戦してみたいと思います。

Answer 3

OpenCVで直線の検出

線が太すぎたらダメかもしれないけど