質問編集履歴
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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OpenCV 4.
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OpenCV 3.4.0
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一番面積が大きい輪郭を保存した
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##
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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OpenCV 4.1.1
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5
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一番中心に近い輪郭を切り取るプログラムを作りたいと思っています。
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特になし
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### 該当のソースコード
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import cv2
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import os
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import matplotlib.pyplot as plt
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from matplotlib.patches import Polygon
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from matplotlib.patches import Rectangle
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+
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31
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+
import numpy as np
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32
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+
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+
from PIL import Image
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+
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from PIL import ImageDraw
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from PIL import ImageFont
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img = cv2.imread("img234.jpg")#images12.jpg")
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# グレースケールに変換する。
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grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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+
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"""
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+
ret, binaryImg = cv2.threshold(grayImg,90,255,cv2.THRESH_BINARY)
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+
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+
#print(binaryImg)
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+
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+
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63
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+
neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]],np.uint8)
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+
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+
erodeImg = cv2.erode(binaryImg,neiborhood8,iterations =10)
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+
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+
dilateImg = cv2.dilate(erodeImg,neiborhood8,iterations = 10)
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"""
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+
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#2値化
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+
#ret,thresh = cv2.threshold(grayImg,60,255,0)
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+
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+
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+
#反転
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+
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+
#thresh= cv2.bitwise_not(thresh)
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+
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81
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+
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82
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+
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83
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+
retval, im_bw = cv2.threshold(grayImg, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV )#+ cv2.THRESH_OTSU)
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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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+
# 輪郭の検出
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88
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+
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89
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+
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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90
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+
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91
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+
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92
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+
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+
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94
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+
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+
def draw_contours(ax, img, contours):
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+
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+
# 抽出した輪郭を描画する。
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+
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99
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+
ax.imshow(img, cmap='gray')
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100
|
+
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101
|
+
ax.axis('off')
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102
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+
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103
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+
for i, cnt in enumerate(contours):
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104
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+
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105
|
+
cnt = np.squeeze(cnt, axis=1) # (NumPoints, 1, 2) -> (NumPoints, 2)
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106
|
+
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107
|
+
# 輪郭の点同士を結ぶ線を描画する。
|
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108
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+
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+
ax.add_patch(Polygon(cnt, color='b', fill=None, lw=2))
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+
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|
+
# 輪郭の点を描画する。
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112
|
+
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113
|
+
#ax.plot(cnt[:, 0], cnt[:, 1], 'ro', mew=0, ms=3)
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+
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115
|
+
# 輪郭の番号を描画する。
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116
|
+
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|
+
#ax.text(cnt[0][0], cnt[0][1], i, color='orange', size='20')
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+
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|
+
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
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120
|
+
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121
|
+
ax.set_title("cv2.RETR_CCOMP")
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+
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|
+
#print(con,tours)
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124
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+
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|
+
#print(cnt)
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+
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|
+
draw_contours(ax, img, contours)
|
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+
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+
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+
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|
+
# 元画像の幅と高さを取得
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+
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133
|
+
srcHeight, srcWidth, srcColor = img.shape
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134
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+
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+
print("width: %d, height: %d" % (srcHeight, srcWidth))
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+
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+
# 面積を取得
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+
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+
srcArea = srcWidth * srcHeight
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140
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+
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141
|
+
print("area: %d" % srcArea)
|
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142
|
+
|
|
143
|
+
# 全面積の0.1倍(10%)以上の輪郭だけ保存する
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
thresholdArea = srcArea * 0.05
|
|
146
|
+
|
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147
|
+
|
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148
|
+
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149
|
+
number = 1
|
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150
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+
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151
|
+
maxArea = 0
|
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152
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+
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153
|
+
maxImage = None
|
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154
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+
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155
|
+
for cnt in contours:
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156
|
+
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157
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+
# 輪郭に外接する長方形を取得する。
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158
|
+
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|
+
x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
|
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160
|
+
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161
|
+
# 長方形を描画する。
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162
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+
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163
|
+
ax.add_patch(
|
|
164
|
+
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165
|
+
Rectangle(xy=(x, y), width=width, height=height, color="g", fill=None, lw=2)
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
)
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
print(" sub-area: %d" % (width * height))
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
if (width * height >= thresholdArea):
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
img0 = img[y:(y+height), x:(x+width)]
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
cv2.imwrite("output_%d.jpg" % number, img0)
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
number += 1
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
if (width * height > maxArea):
|
|
180
|
+
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|
181
|
+
maxArea = width * height
|
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182
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+
|
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183
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+
maxImage = img0
|
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184
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+
|
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185
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+
|
|
186
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+
|
|
187
|
+
cv2.imwrite("max.jpg", maxImage)
|
|
188
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+
|
|
189
|
+
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
#size = tuple([img.shape[0], img.shape[1]])
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
#print(size)
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
#img1 = img[y:(y+height), x:(x+width)]
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
#cv2.imwrite("out_sample126.jpg", img)
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
#cv2.imshow('thresh', im_bw)
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
#cv2.waitKey(0)
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
#cv2.destroyAllWindows()
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
plt.imshow(img)
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
plt.show()
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
```
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
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|
215
|
+
### 試したこと
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
一番面積が大きい輪郭を保存した
|
|
218
|
+
|
|
7
219
|
##
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|
8
220
|
|
|
9
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-
### 発生している問題・エラーメッセージ
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10
|
-
|
|
11
|
-
|
|
12
|
-
|
|
13
|
-
特になし
|
|
14
|
-
|
|
15
|
-
### 該当のソースコード
|
|
16
|
-
|
|
17
|
-
|
|
18
|
-
|
|
19
|
-
```Python
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20
|
-
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21
|
-
import cv2
|
|
22
|
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|
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23
|
-
import os
|
|
24
|
-
|
|
25
|
-
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
26
|
-
|
|
27
|
-
from matplotlib.patches import Polygon
|
|
28
|
-
|
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29
|
-
from matplotlib.patches import Rectangle
|
|
30
|
-
|
|
31
|
-
import numpy as np
|
|
32
|
-
|
|
33
|
-
from PIL import Image
|
|
34
|
-
|
|
35
|
-
from PIL import ImageDraw
|
|
36
|
-
|
|
37
|
-
from PIL import ImageFont
|
|
38
|
-
|
|
39
|
-
|
|
40
|
-
|
|
41
|
-
|
|
42
|
-
|
|
43
|
-
|
|
44
|
-
|
|
45
|
-
img = cv2.imread("img234.jpg")#images12.jpg")
|
|
46
|
-
|
|
47
|
-
|
|
48
|
-
|
|
49
|
-
# グレースケールに変換する。
|
|
50
|
-
|
|
51
|
-
grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
|
|
52
|
-
|
|
53
|
-
|
|
54
|
-
|
|
55
|
-
"""
|
|
56
|
-
|
|
57
|
-
ret, binaryImg = cv2.threshold(grayImg,90,255,cv2.THRESH_BINARY)
|
|
58
|
-
|
|
59
|
-
#print(binaryImg)
|
|
60
|
-
|
|
61
|
-
|
|
62
|
-
|
|
63
|
-
neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1, 1, 1]],np.uint8)
|
|
64
|
-
|
|
65
|
-
erodeImg = cv2.erode(binaryImg,neiborhood8,iterations =10)
|
|
66
|
-
|
|
67
|
-
dilateImg = cv2.dilate(erodeImg,neiborhood8,iterations = 10)
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
"""
|
|
70
|
-
|
|
71
|
-
#2値化
|
|
72
|
-
|
|
73
|
-
#ret,thresh = cv2.threshold(grayImg,60,255,0)
|
|
74
|
-
|
|
75
|
-
|
|
76
|
-
|
|
77
|
-
#反転
|
|
78
|
-
|
|
79
|
-
#thresh= cv2.bitwise_not(thresh)
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
|
|
82
|
-
|
|
83
|
-
retval, im_bw = cv2.threshold(grayImg, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV )#+ cv2.THRESH_OTSU)
|
|
84
|
-
|
|
85
|
-
|
|
86
|
-
|
|
87
|
-
# 輪郭の検出
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
def draw_contours(ax, img, contours):
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
# 抽出した輪郭を描画する。
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
ax.imshow(img, cmap='gray')
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
ax.axis('off')
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
for i, cnt in enumerate(contours):
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
cnt = np.squeeze(cnt, axis=1) # (NumPoints, 1, 2) -> (NumPoints, 2)
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
# 輪郭の点同士を結ぶ線を描画する。
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
ax.add_patch(Polygon(cnt, color='b', fill=None, lw=2))
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
# 輪郭の点を描画する。
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
#ax.plot(cnt[:, 0], cnt[:, 1], 'ro', mew=0, ms=3)
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
# 輪郭の番号を描画する。
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
#ax.text(cnt[0][0], cnt[0][1], i, color='orange', size='20')
|
|
118
|
-
|
|
119
|
-
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
|
|
120
|
-
|
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121
|
-
ax.set_title("cv2.RETR_CCOMP")
|
|
122
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-
|
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123
|
-
#print(con,tours)
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
#print(cnt)
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126
|
-
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127
|
-
draw_contours(ax, img, contours)
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128
|
-
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129
|
-
|
|
130
|
-
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131
|
-
# 元画像の幅と高さを取得
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132
|
-
|
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133
|
-
srcHeight, srcWidth, srcColor = img.shape
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134
|
-
|
|
135
|
-
print("width: %d, height: %d" % (srcHeight, srcWidth))
|
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136
|
-
|
|
137
|
-
# 面積を取得
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138
|
-
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139
|
-
srcArea = srcWidth * srcHeight
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140
|
-
|
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141
|
-
print("area: %d" % srcArea)
|
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142
|
-
|
|
143
|
-
# 全面積の0.1倍(10%)以上の輪郭だけ保存する
|
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144
|
-
|
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145
|
-
thresholdArea = srcArea * 0.05
|
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146
|
-
|
|
147
|
-
|
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148
|
-
|
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149
|
-
number = 1
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
maxArea = 0
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
maxImage = None
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
for cnt in contours:
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156
|
-
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157
|
-
# 輪郭に外接する長方形を取得する。
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|
158
|
-
|
|
159
|
-
x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
# 長方形を描画する。
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|
162
|
-
|
|
163
|
-
ax.add_patch(
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
Rectangle(xy=(x, y), width=width, height=height, color="g", fill=None, lw=2)
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
)
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
print(" sub-area: %d" % (width * height))
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
if (width * height >= thresholdArea):
|
|
172
|
-
|
|
173
|
-
img0 = img[y:(y+height), x:(x+width)]
|
|
174
|
-
|
|
175
|
-
cv2.imwrite("output_%d.jpg" % number, img0)
|
|
176
|
-
|
|
177
|
-
number += 1
|
|
178
|
-
|
|
179
|
-
if (width * height > maxArea):
|
|
180
|
-
|
|
181
|
-
maxArea = width * height
|
|
182
|
-
|
|
183
|
-
maxImage = img0
|
|
184
|
-
|
|
185
|
-
|
|
186
|
-
|
|
187
|
-
cv2.imwrite("max.jpg", maxImage)
|
|
188
|
-
|
|
189
|
-
|
|
190
|
-
|
|
191
|
-
#size = tuple([img.shape[0], img.shape[1]])
|
|
192
|
-
|
|
193
|
-
#print(size)
|
|
194
|
-
|
|
195
|
-
#img1 = img[y:(y+height), x:(x+width)]
|
|
196
|
-
|
|
197
|
-
|
|
198
|
-
|
|
199
|
-
#cv2.imwrite("out_sample126.jpg", img)
|
|
200
|
-
|
|
201
|
-
#cv2.imshow('thresh', im_bw)
|
|
202
|
-
|
|
203
|
-
#cv2.waitKey(0)
|
|
204
|
-
|
|
205
|
-
#cv2.destroyAllWindows()
|
|
206
|
-
|
|
207
|
-
plt.imshow(img)
|
|
208
|
-
|
|
209
|
-
plt.show()
|
|
210
|
-
|
|
211
|
-
```
|
|
212
|
-
|
|
213
|
-
|
|
214
|
-
|
|
215
|
-
### 試したこと
|
|
216
|
-
|
|
217
|
-
一番面積が大きい輪郭を保存した
|
|
218
|
-
|
|
219
|
-
|
|
220
|
-
|
|
221
221
|
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
|
|
222
222
|
|
|
223
223
|
OpenCV 4.1.1
|
1
修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -1,12 +1,10 @@
|
|
|
1
|
-
|
|
1
|
+
実現したいこと
|
|
2
|
-
|
|
3
|
-
|
|
4
2
|
|
|
5
3
|
困っています
|
|
6
4
|
|
|
7
5
|
一番中心に近い輪郭を切り取るプログラムを作りたいと思っています。
|
|
8
6
|
|
|
9
|
-
|
|
7
|
+
##
|
|
10
8
|
|
|
11
9
|
### 発生している問題・エラーメッセージ
|
|
12
10
|
|