画像処理＜Python＞

Question

Pythonを学習している初学者です。
足の輪郭を取得したいのですが、どのようにすれば取得できますでしょうか？
ご教示いただけると幸いです。

import cv2
import numpy as np

Img = cv2.imread("＊＊＊＊＊＊＊", 1)
A4Height,A4Width=29.7,21
height = Img.shape[0]
width = Img.shape[1]
img1 = cv2.resize(Img , (int(width*0.5), int(height*0.5)))
shapeHih,shapeWid=img1.shape[0],img1.shape[1]
print(shapeHih,shapeWid)
gray = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#cv2.COLOR_RGB2GRAY cv2.COLOR_BGR2GRAY
img_h=cv2.GaussianBlur(gray, (19, 9), 31)
threshold = 100

# 二値化(閾値100を超えた画素を255にする。)
dd,thresh = cv2.threshold(img_h,110,250 , cv2.THRESH_BINARY)

coytu,cnts = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv2.RETR_LIST cv2.RETR_EXTERNAL


        
    
# 二値化画像の表示
for i in range(0,len(coytu)):
    if len(coytu[i])>0:
        if cv2.contourArea(coytu[i]) < 1:
            continue
   
        #eがx座標#fがy座標　gがx座標　hがｙ座標 
        rect = coytu[i]
        e,f,g,h = cv2.boundingRect(rect)

                     #画像  #左上タプル # 右下タプル #色を指定   
        rect=cv2.rectangle(img1,(e,f),(e+g,f+h),(0,0,255),2)
        print("e",e,"f",f,"g",g,"h",h)
        dd=cv2.line(img1,(e,h),(g,h),(0, 255, 0), thickness=2,lineType=cv2.LINE_AA)#640→をｇに変更したら e 40 f 0 g 599 h 372
        #dd=cv2.line(img1,(40,372),(599,372),(0, 255, 0), thickness=2,lineType=cv2.LINE_AA)#640→をｇに変更したら e 40 f 0 g 599 h 372
        
       
        
        
        aca=np.array([e,h])
        bcb=np.array([g,h])
        df=aca- bcb
        print(np.linalg.norm(df)*A4Width/shapeWid)
    
    

cv2.imshow('img1',img1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

出力結果

取得したい輪郭

Answer 1

■画像処理的な手法
一番はじめに検討したい手法は、カラースケールをHSVにして、「足っぽい色」だけを抽出した後に、二値化してそこから矩形を検出する方法です。

1)HSV
HSVにするメリットは、「クリーム色に近い部分だけ」のような色味の指定が簡単にできるためです。グレースケールやRGBだとこれは非常に難しいですが、HSVであれば直感に沿って色の指定ができます。
OpenCVのチュートリアルが参考になります。

2)矩形抽出
既に二値化できるところまで来ているようですので、矩形の検出は既定の関数ですぐにできます。四角の描画も線を一本一本引かなくてもまとめて引けます。だいぶ楽になるのではないでしょうか？こちらも別のOpenCVのチュートリアルが参考になります。

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漂う力技感。

import cv2

def detect_contour(img):
    int_ocv = int(cv2.__version__[0])
    if int_ocv == 4:
        contours, hierachy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    else:    
        _, contours, hierachy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE )
    return contours


img_raw = cv2.imread("test.png")
img_drawn = img_raw.copy()
img_hsv = cv2.cvtColor(img_raw,cv2.COLOR_BGR2HSV)

img_bin = cv2.inRange(img_hsv, (0,20,0), (10,255,255))

# cv2.imshow("img_bin",img_bin)

###

contours = detect_contour(img_bin)
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 2000:
        img_bin = cv2.drawContours(img_bin,[cnt],-1,(128), -1)
img_bin[img_bin==255] = 0
img_drawn[img_bin==128] = (0,0,255)

###
contours = detect_contour(img_bin)
for cnt in contours:
    # area = cv2.contourArea(cnt)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    img_drawn = cv2.rectangle(img_drawn,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# cv2.imshow("img_raw",img_raw)
# cv2.imshow("img_bin[fixed]",img_bin)
cv2.imshow("img_drawn",img_drawn)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("img_drawn.png",img_drawn)






cv2.waitKey(0)

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さらに精度が必要であれば機械学習や深層学習を検討ください。

Comments

[fana]

提示されている画像を見るに，壁はまだしも，床は肌色(※)な感じ．
色味から足と背景を分離することは難しそうに思えますがどうなんでしょう？

(※)この画像における足の領域の色味を指す語として「肌色」を用いた．何かしらの差別的に意図はない．

[退会済みユーザー]

背景の色と足の色と近いので画像的にあまり「筋が良い」感じがしないですよね…。これだけ近いと背景画像と足の画像の差分を見た方が手っ取り早そうです。無理やりinrangeを使うのであれば「血色のよさそうな部分」を拾う、になりそうです。
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YOLO(https://github.com/AlexeyAB)であれば「腕だろうが手だろうが顔だろうがとりあえずは"人間"」と判定をしてくれるので、人間の一部を検出したい、であればYOLOが良いと思います。