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opencv 円検出

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前提・実現したいこと

動画を読み込みその動画から円を検出して描画するプログラムを書こうと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

動画は読み込んで出力することができますが、円が出てきません。表示させるにはどうすればいいでしょうか?
さらに円検出のコードを入れると普通に動画を表示させる時よりスローで再生されます。これはしょうがないことなのでしょうか?'q'を押せば終了しますが何もせず動画の終了を待つと
File "fil.py", line 14, in <module>
if circles != None:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
というエラーコードが出てきますがこれはどういうことでしょうか?
teraatail初心者で至らない点がたくさんあると思いますが教えていただけると幸いです。

該当のソースコード

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('ファイル名')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (33,33), 1)

    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=10, param2=85, minRadius=10, maxRadius=80)

    if circles != None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))
        for i in circles[0,:]:

            cv2.circle(gray,(i[0],i[1]),i[2],(255,255,0),2)

            cv2.circle(gray,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)


    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

試したこと

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('ファイル名',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


このプログラムは画像を読み込んで円検出するもので画像ならうまくいきます。

import numpy as np
import cv2

cam = cv2.VideoCapture(0)

while(cam.isOpened()):

        ret, frame = cam.read()

        frame = frame[:,::-1]

        size = (640, 480)
        frame = cv2.resize(frame, size)

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (33,33), 1)


        colimg = frame.copy() #cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)


        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=10, param2=85, minRadius=10, maxRadius=80)
        if circles != None:
            circles = np.uint16(np.around(circles))
            for i in circles[0,:]:

                cv2.circle(colimg,(i[0],i[1]),i[2],(255,255,0),2)

                cv2.circle(colimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)


        cv2.imshow('preview', colimg)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()


またこのプログラムはhttp://www.digifie.jp/blog/archives/1438のプログラムを参考にして作ったものですが円を検出した途端に終了してしまいます

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回答 1

checkベストアンサー

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動画は読み込んで出力することができますが、円が出てきません。表示させるにはどうすればいいでしょうか?

恐らく、設定が厳しすぎて検出できていないのだと思います。こちらで円の検出関数について解説がついていますので参照ください。

*元の値
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=10, param2=85, minRadius=10, maxRadius=80)

*修正後の値
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=30, param2=75, minRadius=10, maxRadius=300)
※手元にあった硬式テニスボールが検出されやすい程度に値を緩くいじったものです。

さらに円検出のコードを入れると普通に動画を表示させる時よりスローで再生されます。これはしょうがないことなのでしょうか?

設定を厳しくすればラグは減っていきますが、その分検出もされなくなると思います。
テストを進める過程で、円が検出され過ぎる設定にすると10秒以上待たされて大変なことになりました。

上記の設定であれば、ラグも検出精度もそれほどひどいことにはならないと思います。

'q'を押せば終了しますが何もせず動画の終了を待つと
File "fil.py", line 14, in <module>
if circles != None:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
というエラーコードが出てきますがこれはどういうことでしょうか?

こちらに解説がありました。配列(array)の処理は.any()か.all()で処理してください、ということのようです。

ちなみに私のところでは別のエラー

FutureWarning: comparison to None will result in an elementwise object comparison in the future.
if circles != None:

が出ましたので、if circles is not None:としてしまいました。

以下、実際に動いたコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import cv2

cam = cv2.VideoCapture(0)

while(cam.isOpened()):

        ret, frame = cam.read()

        frame = frame[:,::-1]

        size = (640, 480)
        frame = cv2.resize(frame, size)

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (33,33), 1)


        colimg = frame.copy() #cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)


        #circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=10, param2=85, minRadius=10, maxRadius=80)
        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 60, param1=30, param2=75, minRadius=10, maxRadius=300)

        #if circles != None:
        if circles is not None:
            circles = np.uint16(np.around(circles))
            for i in circles[0,:]:

                cv2.circle(colimg,(i[0],i[1]),i[2],(255,255,0),2)

                cv2.circle(colimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)


        cv2.imshow('preview', colimg)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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  • 2017/07/16 13:49

    とても助かります。ありがとうございます。

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