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OpenCV

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。

Python

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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if文 リスト内包の値で条件を作成したい

Rin2590
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OpenCV

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。

Python

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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投稿2022/09/12 01:10

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

import cv2 import numpy as np import csv # パラメータ blur = 11 # ぼかし x_dis, y_dis = (112,104) # ARマーカー間の実寸(シート1) # x_dis, y_dis = (117,109) # ARマーカー間の実寸(シート2) size= int(2.3) # 表示画像サイズ=ARマーカー間の実寸×size th = 125 # 閾値の初期値 count = 1 #カウント処理 csvname = "20220912.csv" cap = cv2.VideoCapture(0) # カメラ番号取得 aruco = cv2.aruco def nothing(x): pass cv2.namedWindow('binary') cv2.createTrackbar('threshold','binary', th , 255, nothing) while True: try: ret, img = cap.read() # 戻り値 = ,カメラ画像 p_dict = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_4X4_50) # ArUcoマーカーのdict取得(50ピクセル) corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(img, p_dict) # カメラ画像からArUcoマーカー検出 # 時計回りで左上から順に表示画像の座標をmに格納 m = np.empty((4,2)) # [x,y]の配列を4点分 corners2 = [np.empty((1,4,2))]*4 for i,c in zip(ids.ravel(), corners): corners2[i] = c.copy() m[0] = corners2[0][0][2] # マーカー0の右下 m[1] = corners2[1][0][3] # マーカー1の左下 m[2] = corners2[2][0][0] # マーカー2の左上 m[3] = corners2[3][0][1] # マーカー3の右上 width, height = (x_dis*size,y_dis*size) # 変形後画像サイズ x_ratio = width/x_dis y_ratio = height/y_dis marker_coordinates = np.float32(m) true_coordinates = np.float32([[0,0],[width,0],[width,height],[0,height]]) mat = cv2.getPerspectiveTransform(marker_coordinates,true_coordinates) # 画像サイズを任意の大きさに合わせる img_trans = cv2.warpPerspective(img,mat,(width, height)) tmp = img_trans.copy() # グレースケール変換 tmp = cv2.cvtColor(tmp, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray',tmp) # ぼかし処理 tmp = cv2.GaussianBlur(tmp, (blur, blur), 0) cv2.imshow('blur',tmp) # 二値化処理 gamma = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary') th = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary') _,tmp = cv2.threshold(tmp,th,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) cv2.imshow('binary',tmp) # 輪郭検出 contours, hierarchy = cv2.findContours(tmp, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) n, img_label, data, center = cv2.connectedComponentsWithStats(tmp) x, y = box[0] center =int(center[0][0]),int(center[0][1]) angle = rect[2] scale = 1.0 mat = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle , scale) img_trans = cv2.warpAffine(img_trans, mat , (width,height)) #アフィン変換 #以上傾き補正処理(アフィン変換) color_lower = np.array([0, 0, 0]) # 抽出する色の下限(BGR形式) color_upper = np.array([0, 0, 0]) # 抽出する色の上限(BGR形式) img_mask = cv2.inRange(img_trans, color_lower, color_upper) # 範囲からマスク画像を作成 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) img_trans_mesure = img_trans.copy() img_trans = cv2.cvtColor(img_trans, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # ぼかし処理 img_trans = cv2.GaussianBlur(img_trans, (blur, blur), 0) # 二値化処理 gamma = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary') th = cv2.getTrackbarPos('threshold','binary') _,img_trans = cv2.threshold(img_trans,th,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) contours, hierarchy = cv2.findContours(img_trans, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0]) img_trans_mesure = cv2.rectangle(img_trans_mesure, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) #xy軸を逆にする処理 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) 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) 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) cv2.imshow('raw',img) cv2.imshow('image',img_trans_mesure) print(count, w/x_ratio,h/y_ratio) #csvファイルへの出力 if count == 1: with open(csvname, "w") as f: print("処理回数,縦[mm],横[mm]", file = f) print(f"{count}, {h/y_ratio}, {w/x_ratio}", file = f) else: with open(csvname, "a") as f: print(f"{count}, {h/y_ratio}, {w/x_ratio}", file = f) #カウント処理 count += 1 key = cv2.waitKey() if key == ord("q"): break elif key == ord('r'): continue # ARマーカーが隠れた場合のエラーを無視する except ValueError: print("ValueError") except IndexError: print("IndexError") except AttributeError: print("AttributeError") cv2.destroyAllWindows()

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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?)
Rin2590

2022/09/12 01:23

全くもってその通りでした。初歩的なミスすぎて泣きそうです。 orで実行したところ上手くできました。 fanaさんありがとうございます!!
Rin2590

2022/09/12 01:45

私自身、アフィン変換に関して無知なのですが、 リスト内の角度を見ると、90°ごとに認識していて、それで上手に寸法が計測されていました。 これでは実装してもあまり意味がない? と思って処理を外してみると、誤検出が増えてしまいます。 正直ブラックボックス状態になっているので、もっと勉強しようと思います...

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