質問編集履歴
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解決した部分があった
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@@ -69,77 +69,3 @@
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```ここに言語を入力
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import cv2
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import numpy as np
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def find_rect_of_target_color(image):
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hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
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h = hsv[:, :, 0]
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s = hsv[:, :, 1]
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mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
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92
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93
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mask[(h > 240) & ((100 < s) & (s < 200))] = 255
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94
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-
mask, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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rects = []
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for contour in contours:
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approx = cv2.convexHull(contour)
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102
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103
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rect = cv2.boundingRect(approx)
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104
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-
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105
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-
rects.append(np.array(rect))
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return rects
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img = cv2.imread('/home/pi/picture/alarm2-5.png')
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rects = find_rect_of_target_color(img)
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for x, y, w, h in rects:
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area = w * h
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if area < 100: # 面積が100未満は無視する
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-
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continue
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-
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-
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-
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), thickness=2)
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cv2.imshow("red", img)
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131
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-
cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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```
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・エラーコード
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```ここに言語を入力
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File "red5.py", line 22
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-
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe9' in file red5.py on line 22, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details
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145
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```
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4
誤字
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File without changes
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test
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@@ -112,17 +112,17 @@
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rects = find_rect_of_target_color(img)
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-
for x, y, w, h in rect:
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+
for x, y, w, h in rects:
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116
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area = w * h
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118
118
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119
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-
if area <
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+
if area < 100: # 面積が100未満は無視する
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120
120
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121
121
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continue
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122
122
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123
123
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124
124
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125
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-
cv2.rectangle(img,
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125
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+
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), thickness=2)
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126
126
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127
127
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追加事項
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File without changes
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@@ -7,6 +7,8 @@
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7
7
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また、面積が大きいものをご認識しれしまうこともあると思うので面積を指定する以外にも方法があったら、教えてほしいです。
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8
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9
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+
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+
・変更したコード
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```ここに言語を入力
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@@ -67,3 +69,77 @@
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+
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+
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+
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+
```ここに言語を入力
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+
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+
import cv2
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+
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+
import numpy as np
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+
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+
def find_rect_of_target_color(image):
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+
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+
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
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+
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+
h = hsv[:, :, 0]
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+
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+
s = hsv[:, :, 1]
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90
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+
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+
mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
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+
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93
|
+
mask[(h > 240) & ((100 < s) & (s < 200))] = 255
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+
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+
mask, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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+
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+
rects = []
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+
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+
for contour in contours:
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100
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+
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+
approx = cv2.convexHull(contour)
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+
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103
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+
rect = cv2.boundingRect(approx)
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104
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+
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105
|
+
rects.append(np.array(rect))
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+
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+
return rects
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108
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+
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+
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+
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+
img = cv2.imread('/home/pi/picture/alarm2-5.png')
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+
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+
rects = find_rect_of_target_color(img)
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+
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+
for x, y, w, h in rect:
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+
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|
+
area = w * h
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118
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+
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119
|
+
if area < 50: # 面積が100未満は無視する
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120
|
+
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121
|
+
continue
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122
|
+
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123
|
+
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124
|
+
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125
|
+
cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (0, 0, 255), thickness=2)
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126
|
+
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127
|
+
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128
|
+
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+
cv2.imshow("red", img)
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130
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+
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131
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+
cv2.waitKey(0)
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+
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+
cv2.destroyAllWindows()
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|
+
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135
|
+
```
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136
|
+
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137
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+
・エラーコード
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138
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+
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139
|
+
```ここに言語を入力
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140
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+
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141
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+
File "red5.py", line 22
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142
|
+
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143
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+
SyntaxError: Non-ASCII character '\xe9' in file red5.py on line 22, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details
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144
|
+
|
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145
|
+
```
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2
質問したいことを追加した
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,8 +1,12 @@
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1
1
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下のコードは画像から特定色を認識するコードです。
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2
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-
このコードで赤色のものを写した画像を認識させると問題なく認識して周りに長方形が描出されるのですが、赤色のものを除いて背景のみの画像で実行すると明らかに赤じゃないところ、しかも限りなく小さいもの
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3
|
+
このコードで赤色のものを写した画像を認識させると問題なく認識して周りに長方形が描出されるのですが、赤色のものを除いて背景のみの画像で実行すると明らかに赤じゃないところ、しかも限りなく小さいものまで赤として認識して四角で囲ってしまいます（下にその写真を載せています）。おそらく、後半のコーデが面積が最大のものを抽出するというふうになっているのが問題だと思います。
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4
4
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5
5
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そこで、面積を指定してそれ以上の面積のものを認識できるようにしたいのですが、どのようなコードを組めばよいでしょうか。
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+
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7
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+
また、面積が大きいものをご認識しれしまうこともあると思うので面積を指定する以外にも方法があったら、教えてほしいです。
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+
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+
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10
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```ここに言語を入力
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8
12
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1
質問したいことを明確にした。
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
python
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1
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+
pythonとopenCVを用いて画像からある面積以上の特定色を認識したい。（ノイズを除去したい）
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test
CHANGED
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@@ -1,6 +1,8 @@
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1
1
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下のコードは画像から特定色を認識するコードです。
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2
2
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3
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このコードで赤色のものを写した画像を認識させると問題なく認識して周りに長方形が描出されるのですが、赤色のものを除いて背景のみの画像で実行すると明らかに赤じゃないところを赤として認識してしまいます
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3
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+
このコードで赤色のものを写した画像を認識させると問題なく認識して周りに長方形が描出されるのですが、赤色のものを除いて背景のみの画像で実行すると明らかに赤じゃないところ、しかも限りなく小さいものを赤として認識して四角で囲ってしまいます（下にその写真を載せています）。おそらく、後半のコーデが面積が最大のものを抽出するというふうになっているのが問題だと思います。
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+
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+
そこで、面積を指定してそれ以上の面積のものを認識できるようにしたいのですが、どのようなコードを組めばよいでしょうか。
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5
7
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```ここに言語を入力
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6
8
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@@ -57,3 +59,7 @@
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57
59
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cv2.destroyAllWindows()
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58
60
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59
61
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```
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62
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+
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63
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+
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64
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+
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+
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