if文　リスト内包の値で条件を作成したい

前提

opencvを用いて画像から寸法計測できるシステムを作っています。

寸法計測の際に、画像の傾きによる影響をなくすためにアフィン変換という回転の処理を施しています。

しかしアフィン変換の影響で、x-y軸が逆に計測されてしまうことが多々あります。

そこで、
if文を用いて、回転角が90・-90°の時のみ、x-yの値が逆にプロットできるようにしようと考えました。

実現したいこと

回転角が90、-90°の時のみ、x-yの値が逆にプロットしたい

→リストで内包されている値を条件にしたif文の書き方を知りたい

発生している問題・試したこと

回転角はrect[2]に内包されています。

以下のコードを書いてみたのですが、最後のprintが実行されないため、条件の書き方が間違っていると思われます。

if rect[2] == 90.0 and rect[2] == -90.0:
    x_ratio, y_ratio = y_ratio, x_ratio
    w, h = h, w
    print(x_ratio, y_ratio, w, h)

該当のソースコード

python
1import cv2
2import numpy as np
3import csv
4
5# パラメータ
6blur = 11 # ぼかし
7x_dis, y_dis = (112,104) # ARマーカー間の実寸（シート1）
8# x_dis, y_dis = (117,109) # ARマーカー間の実寸（シート2）
9size= int(2.3) # 表示画像サイズ＝ARマーカー間の実寸×size
10th = 125 # 閾値の初期値
11count = 1 #カウント処理
12csvname = "20220912.csv"
13
14cap = cv2.VideoCapture(0) # カメラ番号取得
15aruco = cv2.aruco
16
17def nothing(x):
18    pass
19
20cv2.namedWindow('binary')
21cv2.createTrackbar('threshold','binary', th , 255, nothing)
22
23while True:
24    try:
25        ret, img = cap.read() # 戻り値 = ,カメラ画像
26        p_dict = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_4X4_50) # ArUcoマーカーのdict取得(50ピクセル)
27        corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(img, p_dict) # カメラ画像からArUcoマーカー検出
28
29        # 時計回りで左上から順に表示画像の座標をmに格納
30        m = np.empty((4,2)) # [x,y]の配列を4点分
31        corners2 = [np.empty((1,4,2))]*4
32        for i,c in zip(ids.ravel(), corners):
33            corners2[i] = c.copy()
34        m[0] = corners2[0][0][2] # マーカー0の右下
35        m[1] = corners2[1][0][3] # マーカー1の左下
36        m[2] = corners2[2][0][0] # マーカー2の左上
37        m[3] = corners2[3][0][1] # マーカー3の右上
38
39        width, height = (x_dis*size,y_dis*size) # 変形後画像サイズ
40        x_ratio = width/x_dis
41        y_ratio = height/y_dis
42
43        marker_coordinates = np.float32(m)
44        true_coordinates   = np.float32([[0,0],[width,0],[width,height],[0,height]]) 
45        mat = cv2.getPerspectiveTransform(marker_coordinates,true_coordinates) # 画像サイズを任意の大きさに合わせる
46        img_trans = cv2.warpPerspective(img,mat,(width, height))
47        tmp = img_trans.copy()
48
49        # グレースケール変換
50        tmp = cv2.cvtColor(tmp, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
51        cv2.imshow('gray',tmp)
52
53        # ぼかし処理
54        tmp = cv2.GaussianBlur(tmp, (blur, blur), 0)
55        cv2.imshow('blur',tmp)
56
57        # 二値化処理
58        gamma = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary')
59        th = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary')
60        _,tmp = cv2.threshold(tmp,th,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
61        cv2.imshow('binary',tmp)
62
63        # 輪郭検出
64        contours, hierarchy = cv2.findContours(tmp, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
65        rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
66        box = cv2.boxPoints(rect)
67        box = np.int0(box)
68        n, img_label, data, center = cv2.connectedComponentsWithStats(tmp)
69
70        x, y = box[0]
71        center =int(center[0][0]),int(center[0][1])
72        angle = rect[2]
73        scale = 1.0
74        mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle , scale)
75        img_trans = cv2.warpAffine(img_trans, mat , (width,height)) #アフィン変換
76        #以上傾き補正処理（アフィン変換）
77    
78        color_lower = np.array([0, 0, 0]) # 抽出する色の下限(BGR形式)
79        color_upper = np.array([0, 0, 0]) # 抽出する色の上限(BGR形式)
80        img_mask = cv2.inRange(img_trans, color_lower, color_upper) # 範囲からマスク画像を作成
81        img_trans = cv2.bitwise_not(img_trans, img_trans, mask=img_mask) # 元画像とマスク画像の演算(背景を白くする)
82        img_trans_mesure = img_trans.copy()
83        img_trans = cv2.cvtColor(img_trans, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
84
85        # ぼかし処理
86        img_trans = cv2.GaussianBlur(img_trans, (blur, blur), 0)
87
88        # 二値化処理
89        gamma = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary')
90        th = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary')
91        _,img_trans = cv2.threshold(img_trans,th,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
92        contours, hierarchy = cv2.findContours(img_trans, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
93        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
94        img_trans_mesure = cv2.rectangle(img_trans_mesure, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
95
96        #xy軸を逆にする処理
97        if rect[2] == 90.0 and rect[2] == -90.0:
98            x_ratio, y_ratio = y_ratio, x_ratio
99            w, h = h, w
100            print(x_ratio, y_ratio, w, h)
101
102        cv2.putText(img_trans_mesure, "x={:.1f}mm".format(w/x_ratio),(int(20), int(30)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.65, (0, 0, 255), 1)
103        cv2.putText(img_trans_mesure, "y={:.1f}mm".format(h/y_ratio),(int(20), int(50)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.65, (0, 0, 255), 1)
104
105        cv2.imshow('raw',img)
106        cv2.imshow('image',img_trans_mesure)
107        print(count, w/x_ratio,h/y_ratio)
108
109        #csvファイルへの出力
110        if count == 1:
111            with open(csvname, "w") as f:
112                print("処理回数,縦[mm],横[mm]", file = f)
113                print(f"{count}, {h/y_ratio}, {w/x_ratio}", file = f)
114        else:
115            with open(csvname, "a") as f:
116                print(f"{count}, {h/y_ratio}, {w/x_ratio}", file = f)
117        
118
119        #カウント処理
120        count += 1
121
122        key = cv2.waitKey()
123        if key == ord("q"):
124            break
125        elif key == ord('r'):
126            continue
127
128# ARマーカーが隠れた場合のエラーを無視する
129    except ValueError:
130        print("ValueError")
131    except IndexError:
132        print("IndexError")
133    except AttributeError:
134        print("AttributeError")
135
136cv2.destroyAllWindows()
137

fana

2022/09/12 01:14

pythonは知らないのですが， > if rect[2] == 90.0 and rect[2] == -90.0 だと，「rect[2]が 90.0 であって，且つ，-90.0 である」という意味になりませんか？（決して満たされない条件なのでは）

fana

2022/09/12 01:19 編集

というわけで， AND ではなく OR を用いるべきところかな，と思えますが，そのようにしても 90.0, -90.0 ぴったりの値じゃないと条件を満たさないということになりそうなので，それが本当に意図通りなのか？　という点に疑問も．（例えば 89.999... とか 90.09... とかだと条件を満たさないけどＯＫ？）