物体の重心位置から上下左右の物体内距離を求めたい

Question

実現したいこと

物体の重心位置から上下左右の物体内距離を求めたい

###質問内容
python初心者です。
開発環境はspyderで、pythonのopenCVで二次元画像を読み込み、2値化処理をした後、物体を検出し重心位置を求めるプログラムを作成しました。検出する物体は楕円の形をしたもの1つです。
参考までに画像を添付致します。
次のステップとして、求めた重心位置から上下左右4方向の物体内の距離を求めるプログラムを作成したいのですが、どのようにコードを書いて良いかわかりません。

ネット検索にて、検出した輪郭を塗り潰し、行番号を指定して物体内の長さを求めるコードを拝見しましたが、重心位置からの計測となるとどのように書けばよろしいでしょうか。
ご教授頂けたら幸いです。

該当のソースコード

import cv2

#読み込み
img = cv2.imread("xxx.jpg")
#グレイスケール化
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, bin_img = cv2.threshold(img_gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#重心の算出
m = cv2.moments(img_gray) 
cog_width = int(m["m10"] / m["m00"])
cog_height = int(m["m01"] / m["m00"])
print(cog_width, cog_height)

試したこと

ネット検索にて、検出した輪郭を塗り潰し、行番号を指定して物体内の長さを求めるコードを拝見しましたが、重心位置からの計測となるとどのように書けばよろしいでしょうか。

Comments

[jbpb0]

> 行番号を指定して物体内の長さを求めるコード

は、指定した行での「物体の左端の座標」と「物体の右端の座標」を求めて、それらの差を「物体の長さ」としてるのでしょうか？

もしそうなら、「物体の重心」がある行の
・「物体の重心の座標」と「物体の左端の座標」の差
・「物体の重心の座標」と「物体の右端の座標」の差
を求めれば、左右方向の距離になります

Answer 1

重心位置から上下左右4方向の物体内距離を計算するためには、物体の輪郭を検出した後、その輪郭と重心の間の距離を計算する必要があります。

以下にそのためのコードを示します。

import cv2
import numpy as np

# 読み込み
img = cv2.imread("xxx.jpg")
# グレイスケール化
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, bin_img = cv2.threshold(img_gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 重心の算出
m = cv2.moments(contours[0])  # 最大の輪郭について計算
cog_x = int(m["m10"] / m["m00"])
cog_y = int(m["m01"] / m["m00"])
print(cog_x, cog_y)

# 重心から上下左右の距離計算
distances = {'up': 0, 'down': 0, 'left': 0, 'right': 0}

# 画像の縦横サイズ
height, width = bin_img.shape

# 上方向
for y in range(cog_y, -1, -1):
    if bin_img[y, cog_x] == 0:
        distances['up'] = cog_y - y
        break

# 下方向
for y in range(cog_y, height):
    if bin_img[y, cog_x] == 0:
        distances['down'] = y - cog_y
        break

# 左方向
for x in range(cog_x, -1, -1):
    if bin_img[cog_y, x] == 0:
        distances['left'] = cog_x - x
        break

# 右方向
for x in range(cog_x, width):
    if bin_img[cog_y, x] == 0:
        distances['right'] = x - cog_x
        break

print(distances)

このコードでは、重心位置から上下左右に向かって、物体（bin_imgで255のピクセル）が続いている限り距離を増加させ、背景（bin_imgで0のピクセル）が見つかったらその時点での距離を記録します。これにより、物体内の各方向への距離が求まります。

ただし、このコードでは最大の輪郭のみを考慮しています。複数の輪郭が検出される場合は、それぞれについて処理を行う必要があります。

また、画像の境界で物体が切れている場合や、物体が楕円形でない複雑な形状をしている場合には、この方法では正確な結果を得ることが難しい場合には、より高度な画像処理手法やアルゴリズムを導入する必要があるかもしれません。

例えば、物体が楕円形であることが既知であれば、フィッティングにより楕円のパラメータを推定し、それに基づいて距離を計算することも可能です。また、物体が画像の境界で切れている場合には、境界外へのエクストラポレーションなどを行うことも考えられます。

加えて、画像処理においてはノイズや画像の解像度も結果に影響を及ぼす可能性があります。ノイズの多い画像ではノイズリダクションの手法を、低解像度の画像ではスーパーレゾリューションなどの手法を用いるとより良い結果が得られるかもしれません。

最後に、PythonやOpenCVに関する基本的な知識を深めることで、問題へのアプローチがより広がり、より柔軟になることでしょう。PythonやOpenCVの公式ドキュメンテーション、または関連する教科書やチュートリアルを読むことをお勧めします。