teratail
回答率
85.48%
質問するログイン新規登録
トップに関する質問範囲指定と一定サイズ以下の差分処理の書き方

編集履歴

質問編集履歴

2

インデントの修正

2021/12/10 03:09

投稿

mituo
mituo

スコア0

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -288,6 +288,10 @@
288
288
 
289
289
 
290
290
 
291
+ ```Python
292
+
293
+
294
+
291
295
  import time
292
296
 
293
297
  import math
@@ -544,7 +548,7 @@
544
548
 
545
549
 
546
550
 
547
-
551
+ ```
548
552
 
549
553
 
550
554
 

1

出力画像の提示

2021/12/10 03:09

投稿

mituo
mituo

スコア0

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -18,7 +18,7 @@
18
18
 
19
19
 
20
20
 
21
- ### 該当のソースコード
21
+ ### 該当のソースコード1
22
22
 
23
23
 
24
24
 
@@ -282,18 +282,288 @@
282
282
 
283
283
 
284
284
 
285
+
286
+
287
+ ### 該当のソースコード2
288
+
289
+
290
+
291
+ import time
292
+
293
+ import math
294
+
295
+ import cv2
296
+
297
+ import sympy
298
+
299
+ import numpy as np
300
+
301
+
302
+
303
+ def isCourt(p):#ボール座標がコートの中にあるかを判定
304
+
305
+ from sympy.geometry import Point, Polygon
306
+
307
+ poly = Polygon((520,178), (895,178), (1065,600), (360,600))
308
+
309
+ point=p
310
+
311
+ return poly.encloses_point(point)
312
+
313
+
314
+
315
+ def dilation(dilationSize,kernelSize,img):#膨張処理
316
+
317
+ kernel=np.ones((kernelSize,kernelSize),np.uint8)
318
+
319
+ element=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2*dilationSize+1,2*dilationSize+1),(dilationSize,dilationSize))
320
+
321
+ dilation_img = cv2.dilate(img,kernel,element)
322
+
323
+
324
+
325
+ return dilation_img
326
+
327
+
328
+
329
+ def detect(gray_diff):#
330
+
331
+ retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
332
+
333
+ img=black_diff
334
+
335
+
336
+
337
+ dilation_img=dilation(18,20,img)
338
+
339
+
340
+
341
+ img2=dilation_img.copy()
342
+
343
+ img2=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
344
+
345
+
346
+
347
+ contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation_img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,offset=(xmin,ymin))
348
+
349
+
350
+
351
+
352
+
353
+
354
+
355
+
356
+
357
+
358
+
359
+
360
+
361
+ temp=[]
362
+
363
+ p_array=[]
364
+
365
+ area_array=[]
366
+
367
+ ball_p=[]
368
+
369
+ for i in range(len(contours)):
370
+
371
+
372
+
373
+ count=len(contours[i])
374
+
375
+ temp.append(count)
376
+
377
+ area = cv2.contourArea(contours[i])#面積計算
378
+
379
+ area_array.append(area)
380
+
381
+ x=0.0
382
+
383
+ y=0.0
384
+
385
+ for j in range(count):
386
+
387
+ x+=contours[i][j][0][0]
388
+
389
+ y+=contours[i][j][0][1]
390
+
391
+
392
+
393
+ x/=count
394
+
395
+ y/=count
396
+
397
+ x=int(x)
398
+
399
+ y=int(y)
400
+
401
+ p_array.append([x,y])
402
+
403
+
404
+
405
+ if(area<1000):#面積が一定以下
406
+
407
+ if(isCourt([x,y])):#コート内かどうか
408
+
409
+ cv2.drawContours(img2,contours,i,(0,255,255),2)#黄
410
+
411
+ ball_p=[x,y]
412
+
413
+ return img2,p_array,area_array,ball_p
414
+
415
+
416
+
417
+ xmin,xmax=360,1065
418
+
419
+ ymin,ymax=178,600
420
+
421
+
422
+
423
+ VIDEO_DATA = "Nishikori (錦織) VS Tsonga (ツォンガ).mp4"
424
+
425
+ ESC_KEY = 0x1b
426
+
427
+ DURATION = 1.0
428
+
429
+ cv2.namedWindow("motion")
430
+
431
+ video = cv2.VideoCapture(VIDEO_DATA)
432
+
433
+
434
+
435
+ fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
436
+
437
+ height = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
438
+
439
+ width = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
440
+
441
+ fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
442
+
443
+
444
+
445
+ out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc,20.0, (int(width), int(height)))
446
+
447
+
448
+
449
+
450
+
451
+ end_flag, frame_next = video.read()#read() 1つ1つのフレームを読み込む
452
+
453
+ detframe=frame_next[ymin:ymax,xmin:xmax]
454
+
455
+ height, width, channels = detframe.shape
456
+
457
+ motion_history = np.zeros((height, width), np.float32)
458
+
459
+ frame_pre = detframe.copy()
460
+
461
+
462
+
463
+ p=[]
464
+
465
+ a=[]
466
+
467
+ ball=[]
468
+
469
+
470
+
471
+
472
+
473
+ while(end_flag):
474
+
475
+ color_diff = cv2.absdiff(detframe, frame_pre)# フレーム間の差分計算
476
+
477
+ gray_diff = cv2.cvtColor(color_diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# グレースケール変換
478
+
479
+ retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff, 100, 1, cv2.THRESH_BINARY)#
480
+
481
+
482
+
483
+ proc_time = time.time()# プロセッサ処理時間(sec)を取得
484
+
485
+ cv2.motempl.updateMotionHistory(black_diff, motion_history, proc_time, DURATION)# モーション履歴画像の更新
486
+
487
+ hist_color = np.array(np.clip((motion_history - (proc_time - DURATION)) / DURATION, 0, 1) * 255, np.uint8)# 古いモーションの表示を経過時間に応じて薄くする
488
+
489
+ hist_gray = cv2.cvtColor(hist_color, cv2.COLOR_GRAY2BGR)# グレースケール変換
490
+
491
+ img,p_temp,a_temp,ball_temp=detect(gray_diff)
492
+
493
+
494
+
495
+
496
+
497
+ p.append(p_temp)
498
+
499
+ a.append(a_temp)
500
+
501
+ if(len(ball_temp)>0):
502
+
503
+ ball.append(ball_temp)
504
+
505
+
506
+
507
+ ball_array=np.array(ball)
508
+
509
+ court_array=np.array([[520,178], [895,178], [1065,600], [360,600]])
510
+
511
+ img = cv2.polylines(img,[ball_array],False,(0,255,255))
512
+
513
+ img=cv2.polylines(img,[court_array],True,(0,255,0))
514
+
515
+
516
+
517
+ cv2.imshow("motion", img)# モーション画像を表示
518
+
519
+ out.write(img)
520
+
521
+
522
+
523
+ if cv2.waitKey(20) == ESC_KEY:# Escキー押下で終了
524
+
525
+ break
526
+
527
+
528
+
529
+
530
+
531
+ frame_pre = detframe.copy()
532
+
533
+ end_flag, frame_next = video.read()
534
+
535
+
536
+
537
+
538
+
539
+ cv2.destroyAllWindows()
540
+
541
+ out.release()
542
+
543
+ video.release()
544
+
545
+
546
+
547
+
548
+
549
+
550
+
285
551
  ### 試したこと
286
552
 
287
553
 
288
554
 
289
- 範囲指定についてはxmin,xmax,ymin,ymaxの指定を行い、74行のframe_next=video.read()
555
+ ソースコード1では下記のような映像が表示されました。![イメージ説明](84276eec31262131c211704f5c0772fb.png)
290
-
291
- の後にdetframe=frame_next[ymin:ymax,xmin:xmax]の宣言を行い、それ以降の
556
+
292
-
293
- frame_nextを全てdetframeに置き換えました。しかし、実行結果は画面が小さくなった
557
+ ボールの軌道をトラッキングしたかったのですがノイズが多いためコート内のものだけを
294
-
558
+
295
- だけでした。
559
+ 差分処理しようと考え、ソースコード2のように修正しました。
296
-
560
+
297
- サイズの設定についてはどのサイトを見てもわかりませんでした。
561
+ ソースコード2では下記のような画像が表示されました。
562
+
298
-
563
+ ![イメージ説明](78037a8d773cd9f14b42dd05d87ddf64.png)
564
+
565
+ 理想としてはコート内の差分処理をきれいに行った後、ボールのサイズ以下の
566
+
567
+ もののみの差分処理を行うことで、きれいにボールのトラッキングをしたいです。
568
+
299
- 解決策の方よろしくお願いします。
569
+ お力添えの方よろしくお願い致します。