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前提・実現したいこと
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移動しているボール(ジャグリングなど)を検出して円を描くプログラムです。OpenCVで移動体検出を使ったサンプルをいくつかつなぎ合わせたハリボテプログラムなので、余計な部分があるかもしれませんが、あまり気にしないでいただけると……
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実現したいこととしては、
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①余計に表示されてしまっている円をボール上だけにしたいこと(円の数を減らしたい)
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②加えてボールの軌跡を描くこと(軌跡の描き方は分かっているのですが、それぞれのボール(円)ごとに区別するやりかたがわかりません)
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の二つです。
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どうかよろしくお願い致します。
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###該当のソースコード
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```
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+
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import cv2
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import numpy as np
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from collections import deque
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import argparse
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import math
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+
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
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+
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+
neiborhood4 = np.array([[1, 1, 1],
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[1, 1, 1],
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+
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[1, 1, 1]],
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+
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+
np.uint8)
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+
ap = argparse.ArgumentParser()
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+
ap.add_argument("-v", "--video",
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50
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+
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51
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+
help="path to the (optional) video file")
|
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52
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+
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53
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+
ap.add_argument("-b", "--buffer", type=int, default=10,
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54
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+
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55
|
+
help="max buffer size")
|
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56
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+
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+
args = vars(ap.parse_args())
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+
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+
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+
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+
# フレーム差分の計算
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62
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+
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+
def frame_sub(src1, src2, src3, th):
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64
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+
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+
# フレームの絶対差分
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66
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+
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67
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+
d1 = cv2.absdiff(src1, src2)
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+
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+
d2 = cv2.absdiff(src2, src3)
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70
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+
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+
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+
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+
# 2つの差分画像の論理積
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74
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+
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+
diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
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+
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+
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78
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+
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+
# 二値化処理
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+
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81
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+
diff[diff < th] = 0
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+
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83
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+
diff[diff >= th] = 255
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84
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+
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85
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+
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86
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+
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+
# メディアンフィルタ処理（ゴマ塩ノイズ除去）
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88
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+
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89
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+
mask = cv2.medianBlur(diff, 3)
|
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90
|
+
|
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91
|
+
|
|
92
|
+
|
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93
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+
return mask
|
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94
|
+
|
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95
|
+
|
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96
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+
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97
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+
def main():
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98
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+
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99
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+
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100
|
+
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101
|
+
pts1 = deque(maxlen=args["buffer"])
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102
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+
|
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103
|
+
# カメラのキャプチャ
|
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104
|
+
|
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105
|
+
cap = cv2.VideoCapture("動画ファイル")
|
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106
|
+
|
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107
|
+
|
|
108
|
+
|
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109
|
+
cv2.namedWindow("Frame2",cv2.WINDOW_NORMAL)
|
|
110
|
+
|
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111
|
+
cv2.namedWindow("Douga",cv2.WINDOW_NORMAL)
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
|
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116
|
+
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117
|
+
# フレームを3枚取得してグレースケール変換
|
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118
|
+
|
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119
|
+
frame1 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
#frame2 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
while True:
|
|
134
|
+
|
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135
|
+
#(grabbed, frame) = cap.read()
|
|
136
|
+
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|
137
|
+
count=0
|
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138
|
+
|
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139
|
+
frame2_rgb = cap.read()[1]
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
frame2 = cv2.cvtColor(frame2_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
#if not grabbed:
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
# break
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
|
|
148
|
+
|
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|
+
# フレーム間差分を計算
|
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150
|
+
|
|
151
|
+
mask = frame_sub(frame1, frame2, frame3, th=30)
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
#太くして面積を広く
|
|
154
|
+
|
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155
|
+
mask = cv2.dilate(mask,neiborhood4,iterations = 1)
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
#輪郭の取得
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
center=None
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
if len(cnts) > 0:
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
for i, contour in enumerate(cnts):
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
# area:面積
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
area = cv2.contourArea(contour)
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
if area < 100:
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
continue
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
# moments:重心
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
M = cv2.moments(contour)
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
if M["m00"] != 0:
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
cx = int(M["m10"] / M["m00"])
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
cy = int(M["m01"] / M["m00"])
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
else:
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
cx, cy = 0, 0
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
# 最小外接円
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour)
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
center = (int(x),int(y))
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
radius = int(radius)
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
frame2_rgb = cv2.circle(frame2_rgb,center,radius,(255,255,0),2)
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
pts1.appendleft(center)
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
count=count+1
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
# 結果を表示
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
cv2.imshow("Frame2", frame2)
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
cv2.imshow("Mask", mask)
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
cv2.imshow("Douga",frame2_rgb)
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
print(count)
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
# 3枚のフレームを更新
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
frame1 = frame2
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
frame2 = frame3
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
# qキーが押されたら途中終了
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
if key == ord("q"):
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
break
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
cap.release()
|
|
248
|
+
|
|
249
|
+
cv2.destroyAllWindows()
|
|
250
|
+
|
|
251
|
+
|
|
252
|
+
|
|
253
|
+
if __name__ == '__main__':
|
|
254
|
+
|
|
255
|
+
main()
|
|
256
|
+
|
|
257
|
+
```
|
|
258
|
+
|
|
259
|
+
|
|
260
|
+
|
|
261
|
+
###試したこと
|
|
262
|
+
|
|
263
|
+
試しに、軌跡を描くプログラムを追加してみたのですが、中心の位置が区別できていないため、あっちこっちにぶれて描かれてしまいました。
|
|
264
|
+
|
|
265
|
+
|
|
266
|
+
|
|
267
|
+
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
|
|
268
|
+
|
|
269
|
+
windows7/Anaconda3.4.4/Spyder3(Python3.5)/OpenCV 3.1.0
|
|
270
|
+
|
|
271
|
+
|
|
272
|
+
|
|
1
273
|
|
|
2
274
|
|
|
3
275
|
|
|
@@ -9,273 +281,3 @@
|
|
|
9
281
|
|
|
10
282
|
|
|
11
283
|
|
|
12
|
-
|
|
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|
-
前提・実現したいこと
|
|
14
|
-
|
|
15
|
-
移動しているボール(ジャグリングなど)を検出して円を描くプログラムです。OpenCVで移動体検出を使ったサンプルをいくつかつなぎ合わせたハリボテプログラムなので、余計な部分があるかもしれませんが、あまり気にしないでいただけると……
|
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16
|
-
|
|
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|
-
実現したいこととしては、
|
|
18
|
-
|
|
19
|
-
①余計に表示されてしまっている円をボール上だけにしたいこと(円の数を減らしたい)
|
|
20
|
-
|
|
21
|
-
②加えてボールの軌跡を描くこと(軌跡の描き方は分かっているのですが、それぞれのボール(円)ごとに区別するやりかたがわかりません)
|
|
22
|
-
|
|
23
|
-
の二つです。
|
|
24
|
-
|
|
25
|
-
どうかよろしくお願い致します。
|
|
26
|
-
|
|
27
|
-
|
|
28
|
-
|
|
29
|
-
###該当のソースコード
|
|
30
|
-
|
|
31
|
-
```
|
|
32
|
-
|
|
33
|
-
import cv2
|
|
34
|
-
|
|
35
|
-
import numpy as np
|
|
36
|
-
|
|
37
|
-
from collections import deque
|
|
38
|
-
|
|
39
|
-
import argparse
|
|
40
|
-
|
|
41
|
-
import math
|
|
42
|
-
|
|
43
|
-
|
|
44
|
-
|
|
45
|
-
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
|
|
46
|
-
|
|
47
|
-
|
|
48
|
-
|
|
49
|
-
neiborhood4 = np.array([[1, 1, 1],
|
|
50
|
-
|
|
51
|
-
[1, 1, 1],
|
|
52
|
-
|
|
53
|
-
[1, 1, 1]],
|
|
54
|
-
|
|
55
|
-
np.uint8)
|
|
56
|
-
|
|
57
|
-
|
|
58
|
-
|
|
59
|
-
ap = argparse.ArgumentParser()
|
|
60
|
-
|
|
61
|
-
ap.add_argument("-v", "--video",
|
|
62
|
-
|
|
63
|
-
help="path to the (optional) video file")
|
|
64
|
-
|
|
65
|
-
ap.add_argument("-b", "--buffer", type=int, default=10,
|
|
66
|
-
|
|
67
|
-
help="max buffer size")
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
args = vars(ap.parse_args())
|
|
70
|
-
|
|
71
|
-
|
|
72
|
-
|
|
73
|
-
# フレーム差分の計算
|
|
74
|
-
|
|
75
|
-
def frame_sub(src1, src2, src3, th):
|
|
76
|
-
|
|
77
|
-
# フレームの絶対差分
|
|
78
|
-
|
|
79
|
-
d1 = cv2.absdiff(src1, src2)
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
d2 = cv2.absdiff(src2, src3)
|
|
82
|
-
|
|
83
|
-
|
|
84
|
-
|
|
85
|
-
# 2つの差分画像の論理積
|
|
86
|
-
|
|
87
|
-
diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
# 二値化処理
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
diff[diff < th] = 0
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
diff[diff >= th] = 255
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
# メディアンフィルタ処理（ゴマ塩ノイズ除去）
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
mask = cv2.medianBlur(diff, 3)
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
return mask
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
def main():
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
pts1 = deque(maxlen=args["buffer"])
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
# カメラのキャプチャ
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
cap = cv2.VideoCapture("動画ファイル")
|
|
118
|
-
|
|
119
|
-
|
|
120
|
-
|
|
121
|
-
cv2.namedWindow("Frame2",cv2.WINDOW_NORMAL)
|
|
122
|
-
|
|
123
|
-
cv2.namedWindow("Douga",cv2.WINDOW_NORMAL)
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
|
|
126
|
-
|
|
127
|
-
|
|
128
|
-
|
|
129
|
-
# フレームを3枚取得してグレースケール変換
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
frame1 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
132
|
-
|
|
133
|
-
#frame2 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
134
|
-
|
|
135
|
-
|
|
136
|
-
|
|
137
|
-
|
|
138
|
-
|
|
139
|
-
frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
140
|
-
|
|
141
|
-
|
|
142
|
-
|
|
143
|
-
|
|
144
|
-
|
|
145
|
-
while True:
|
|
146
|
-
|
|
147
|
-
#(grabbed, frame) = cap.read()
|
|
148
|
-
|
|
149
|
-
count=0
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
frame2_rgb = cap.read()[1]
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
frame2 = cv2.cvtColor(frame2_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
#if not grabbed:
|
|
156
|
-
|
|
157
|
-
# break
|
|
158
|
-
|
|
159
|
-
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
# フレーム間差分を計算
|
|
162
|
-
|
|
163
|
-
mask = frame_sub(frame1, frame2, frame3, th=30)
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
#太くして面積を広く
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
mask = cv2.dilate(mask,neiborhood4,iterations = 1)
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
#輪郭の取得
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
|
|
172
|
-
|
|
173
|
-
|
|
174
|
-
|
|
175
|
-
center=None
|
|
176
|
-
|
|
177
|
-
|
|
178
|
-
|
|
179
|
-
if len(cnts) > 0:
|
|
180
|
-
|
|
181
|
-
for i, contour in enumerate(cnts):
|
|
182
|
-
|
|
183
|
-
|
|
184
|
-
|
|
185
|
-
# area:面積
|
|
186
|
-
|
|
187
|
-
area = cv2.contourArea(contour)
|
|
188
|
-
|
|
189
|
-
if area < 100:
|
|
190
|
-
|
|
191
|
-
continue
|
|
192
|
-
|
|
193
|
-
|
|
194
|
-
|
|
195
|
-
# moments:重心
|
|
196
|
-
|
|
197
|
-
M = cv2.moments(contour)
|
|
198
|
-
|
|
199
|
-
if M["m00"] != 0:
|
|
200
|
-
|
|
201
|
-
cx = int(M["m10"] / M["m00"])
|
|
202
|
-
|
|
203
|
-
cy = int(M["m01"] / M["m00"])
|
|
204
|
-
|
|
205
|
-
else:
|
|
206
|
-
|
|
207
|
-
cx, cy = 0, 0
|
|
208
|
-
|
|
209
|
-
|
|
210
|
-
|
|
211
|
-
# 最小外接円
|
|
212
|
-
|
|
213
|
-
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour)
|
|
214
|
-
|
|
215
|
-
center = (int(x),int(y))
|
|
216
|
-
|
|
217
|
-
radius = int(radius)
|
|
218
|
-
|
|
219
|
-
frame2_rgb = cv2.circle(frame2_rgb,center,radius,(255,255,0),2)
|
|
220
|
-
|
|
221
|
-
pts1.appendleft(center)
|
|
222
|
-
|
|
223
|
-
|
|
224
|
-
|
|
225
|
-
count=count+1
|
|
226
|
-
|
|
227
|
-
|
|
228
|
-
|
|
229
|
-
|
|
230
|
-
|
|
231
|
-
# 結果を表示
|
|
232
|
-
|
|
233
|
-
cv2.imshow("Frame2", frame2)
|
|
234
|
-
|
|
235
|
-
cv2.imshow("Mask", mask)
|
|
236
|
-
|
|
237
|
-
cv2.imshow("Douga",frame2_rgb)
|
|
238
|
-
|
|
239
|
-
print(count)
|
|
240
|
-
|
|
241
|
-
|
|
242
|
-
|
|
243
|
-
# 3枚のフレームを更新
|
|
244
|
-
|
|
245
|
-
frame1 = frame2
|
|
246
|
-
|
|
247
|
-
frame2 = frame3
|
|
248
|
-
|
|
249
|
-
frame3 = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
|
|
250
|
-
|
|
251
|
-
# qキーが押されたら途中終了
|
|
252
|
-
|
|
253
|
-
key = cv2.waitKey(50) & 0xFF
|
|
254
|
-
|
|
255
|
-
if key == ord("q"):
|
|
256
|
-
|
|
257
|
-
break
|
|
258
|
-
|
|
259
|
-
cap.release()
|
|
260
|
-
|
|
261
|
-
cv2.destroyAllWindows()
|
|
262
|
-
|
|
263
|
-
|
|
264
|
-
|
|
265
|
-
if __name__ == '__main__':
|
|
266
|
-
|
|
267
|
-
main()
|
|
268
|
-
|
|
269
|
-
```
|
|
270
|
-
|
|
271
|
-
|
|
272
|
-
|
|
273
|
-
###試したこと
|
|
274
|
-
|
|
275
|
-
試しに、軌跡を描くプログラムを追加してみたのですが、中心の位置が区別できていないため、あっちこっちにぶれて描かれてしまいました。
|
|
276
|
-
|
|
277
|
-
|
|
278
|
-
|
|
279
|
-
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
|
|
280
|
-
|
|
281
|
-
windows7/Anaconda3.4.4/Spyder3(Python3.5)/OpenCV 3.1.0
|
1
動画の数フレームを貼り付けました。動かすにあたっての動画の指定は、ボールが２・３個動いていればいいので、そこまで限定していません。
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,16 @@
|
|
|
1
|
+
|
|
2
|
+
|
|
3
|
+
|
|
4
|
+
|
|
5
|
+
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
|
|
10
|
+
|
|
11
|
+
|
|
12
|
+
|
|
1
|
-
|
|
13
|
+
前提・実現したいこと
|
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2
14
|
|
|
3
15
|
移動しているボール(ジャグリングなど)を検出して円を描くプログラムです。OpenCVで移動体検出を使ったサンプルをいくつかつなぎ合わせたハリボテプログラムなので、余計な部分があるかもしれませんが、あまり気にしないでいただけると……
|
|
4
16
|
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