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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。

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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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3回答

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輪郭抽出で全ての座標を抽出し、画像の最も左と右のx座標を知りたい。

erisawa

総合スコア12

OpenCV

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投稿2021/10/29 08:07

画像内の文字を輪郭抽出し、その輪郭の最も左と右のx座標を知りたいと思っていますが、すべての輪郭の座標のx座標を抽出できていません。(以下のコードだと一部の輪郭の座標のx座標が抽出されています)
どのようにしたら全ての輪郭座標を得られて、画像内の輪郭の最も左と右のx座標を知ることができるか教えてください。

#ライブラリインポート import cv2 import numpy as np #画像の読み込み target=cv2.imread('abcd.png')#0はcv2.IMREAD_GRAYSCALE template=cv2.imread("template.png") #templateの平滑化 hsv_template= cv2.GaussianBlur(template,(3,3),0)#11,11 hsv_template= cv2.cvtColor(hsv_template,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imwrite("hsv_template.png",hsv_template) #2値化 #ret, bin_img = cv2.threshold(hsv_template,130, 255, cv2.THRESH_BINARY) #ret, bin_img=cv2.threshold(hsv_template, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) bin_img=cv2.adaptiveThreshold(hsv_template,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,41,10) #第1引数=入力画像(白黒画像)、第2引数=輪郭抽出モード、第3引数=輪郭の近似手法 mask_inv = cv2.bitwise_not(bin_img) cs, h = cv2.findContours(mask_inv, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img = cv2.drawContours(template, cs, -1, (0,255,0), 1) cs2=[point[0][0][0] for point in cs]#輪郭のすべてのx座標 length=max(cs2)-min(cs2) print(cs2) print(min(cs2)) print(max(cs2)) print("文字の長さ",length)

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jbpb0

2021/10/29 08:22

> 画像内の文字を輪郭抽出 の画像の例を、質問にアップロードしてください
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回答3

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ベストアンサー

csは輪郭の点のリストではありません。csは複数の輪郭(Contour)のリストです。
そして、その各要素であるそれぞれの輪郭は3次元のndarrayです。

この3次元のndarrayをcontourとすると、contour[:,0,0]がそのcontourのx座標の列、contour[:,0,1]がそのcontourのy座標の列になります。
各contourのx座標の最大値はcontour[:,0,0].max()ですが、複数の輪郭(Contour)があるので、その最大値はmax([contour[:,0,0].max() for contour in cs])となります。

従って、

python

1cs, h = cv2.findContours(mask_inv, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2max_x = max([contour[:,0,0].max() for contour in cs]) 3min_x = min([contour[:,0,0].min() for contour in cs]) 4length = max_x - min_x

としましょう。

投稿2021/10/30 11:33

ppaul

総合スコア24670

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検出された各輪郭の全x座標配列を結合するとよいかと思います。

Python

1cs2 = np.empty(shape=(0), dtype=int) 2for c in cs: 3 cs2 = np.concatenate([cs2, c[:,0,0]])

投稿2021/10/29 08:53

can110

総合スコア38341

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CHAIN_APPROX_SIMPLE

ではなく,CHAIN_APPROX_NONE を用いましょう ……という話かな?

投稿2021/10/29 08:47

fana

総合スコア11996

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