回答編集履歴
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追記
answer
CHANGED
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@@ -133,7 +133,7 @@
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133
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main(img_file=sys.argv[1])
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134
134
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```
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135
135
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136
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-
**partition.py**
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136
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+
**partition.py** [OpenCV内部実装](https://github.com/opencv/opencv/blob/c7049ca627f47fece7adb2c132ba118209d517e6/modules/core/include/opencv2/core/operations.hpp#L440)の焼き直し
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137
137
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```Python
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138
138
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from itertools import product
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from UnionFind import UnionFind
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3
説明追記
answer
CHANGED
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@@ -73,6 +73,7 @@
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---
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74
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前述の理由により正しく動作しませんが... (make_buoy_mask関数に相当)
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75
75
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その部分さえ修正できれば、充分実用できるかと。
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+
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76
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**find_buoy.py**
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```Python
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import sys
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@@ -83,6 +84,7 @@
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84
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from partition import partition
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84
85
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85
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+
# 質問のブイマスク抽出の流用
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86
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def make_buoy_mask(img):
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87
89
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return cv2.inRange(
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88
90
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cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV),
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@@ -90,6 +92,7 @@
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90
92
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upperb=np.array([200,255,255])
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91
93
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)
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94
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95
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+
# マスク画像を生成してから、ブイの座標のnp.arrayを返す
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93
96
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def find_buoy(img):
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94
97
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return np.vstack(
|
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95
98
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np.where(make_buoy_mask(img)==255)
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@@ -135,6 +138,7 @@
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135
138
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from itertools import product
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139
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from UnionFind import UnionFind
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140
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141
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+
# 番号を振りなおす e.g. [0, 0, 3, 5, 3, 2] -> [0, 0, 2, 3, 2, 1]
|
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138
142
|
def renumber(id_list):
|
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139
143
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id_set = set(id_list)
|
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140
144
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replace_dict = dict(zip(
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@@ -143,6 +147,8 @@
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143
147
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))
|
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144
148
|
return [replace_dict[elem] for elem in id_list]
|
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145
149
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150
|
+
# UnionFind法を用いて、データを分類していく
|
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151
|
+
# 同一のクラスタであるとの判断基準はpredicate_funcで与える
|
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146
152
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def partition(src_list, predicate_func):
|
|
147
153
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src_len = len(src_list)
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148
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uf = UnionFind(src_len)
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2
追記
answer
CHANGED
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@@ -67,4 +67,118 @@
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67
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68
68
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---
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69
69
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**実際**
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-
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70
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+
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+
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+
『ブイ候補』を正しく認識できたなら...
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73
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+
---
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+
前述の理由により正しく動作しませんが... (make_buoy_mask関数に相当)
|
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75
|
+
その部分さえ修正できれば、充分実用できるかと。
|
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+
**find_buoy.py**
|
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77
|
+
```Python
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|
+
import sys
|
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79
|
+
|
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80
|
+
import numpy as np
|
|
81
|
+
import cv2
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
from partition import partition
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
|
|
86
|
+
def make_buoy_mask(img):
|
|
87
|
+
return cv2.inRange(
|
|
88
|
+
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV),
|
|
89
|
+
lowerb=np.array([170,100,190]),
|
|
90
|
+
upperb=np.array([200,255,255])
|
|
91
|
+
)
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
def find_buoy(img):
|
|
94
|
+
return np.vstack(
|
|
95
|
+
np.where(make_buoy_mask(img)==255)
|
|
96
|
+
).T
|
|
97
|
+
|
|
98
|
+
def main(img_file):
|
|
99
|
+
img = cv2.imread(img_file)
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
# Find buoy pixels
|
|
102
|
+
buoy_pts = find_buoy(img)
|
|
103
|
+
buoy_ids = partition(
|
|
104
|
+
buoy_pts,
|
|
105
|
+
lambda x, y: np.linalg.norm(x-y) <= 10
|
|
106
|
+
)
|
|
107
|
+
|
|
108
|
+
# Get center of buoys
|
|
109
|
+
num_of_buoy = max(buoy_ids) + 1
|
|
110
|
+
typical_buoy_pts = [
|
|
111
|
+
buoy_pts[buoy_ids.index(i)]
|
|
112
|
+
for i in range(num_of_buoy)
|
|
113
|
+
]
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
# Check buoy position
|
|
116
|
+
RED = (0, 0, 255)
|
|
117
|
+
for buoy in typical_buoy_pts:
|
|
118
|
+
cv2.circle(img, tuple(buoy), radius=10, color=RED, thickness=5)
|
|
119
|
+
|
|
120
|
+
# Show result
|
|
121
|
+
cv2.imshow('result', img)
|
|
122
|
+
cv2.waitKey()
|
|
123
|
+
cv2.destroyAllWindows()
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
if __name__ == '__main__':
|
|
126
|
+
if len(sys.argv) != 2:
|
|
127
|
+
print('Usage: find_buoy.py img_file')
|
|
128
|
+
exit()
|
|
129
|
+
|
|
130
|
+
main(img_file=sys.argv[1])
|
|
131
|
+
```
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
**partition.py**
|
|
134
|
+
```Python
|
|
135
|
+
from itertools import product
|
|
136
|
+
from UnionFind import UnionFind
|
|
137
|
+
|
|
138
|
+
def renumber(id_list):
|
|
139
|
+
id_set = set(id_list)
|
|
140
|
+
replace_dict = dict(zip(
|
|
141
|
+
sorted(list(id_set)),
|
|
142
|
+
[i for i, _ in enumerate(id_set)]
|
|
143
|
+
))
|
|
144
|
+
return [replace_dict[elem] for elem in id_list]
|
|
145
|
+
|
|
146
|
+
def partition(src_list, predicate_func):
|
|
147
|
+
src_len = len(src_list)
|
|
148
|
+
uf = UnionFind(src_len)
|
|
149
|
+
|
|
150
|
+
loop_obj = product(src_list, src_list)
|
|
151
|
+
for ij, (ei, ej) in enumerate(loop_obj):
|
|
152
|
+
i, j = divmod(ij, src_len)
|
|
153
|
+
|
|
154
|
+
if ei is ej:
|
|
155
|
+
continue
|
|
156
|
+
if not predicate_func(ei, ej):
|
|
157
|
+
continue
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
uf.union(i, j)
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
return renumber(uf._id)
|
|
162
|
+
```
|
|
163
|
+
|
|
164
|
+
**test_partition.py**
|
|
165
|
+
```Python
|
|
166
|
+
import unittest
|
|
167
|
+
from partition import partition
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
class TestPartition(unittest.TestCase):
|
|
170
|
+
def test_partition(self):
|
|
171
|
+
self.assertEqual(
|
|
172
|
+
partition([1, 2, 3, 7, 8, 9, 2], lambda x, y: abs(x-y) <= 1),
|
|
173
|
+
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0]
|
|
174
|
+
)
|
|
175
|
+
self.assertEqual(
|
|
176
|
+
partition([1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 6], lambda x, y: x % 2 == y % 2),
|
|
177
|
+
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1]
|
|
178
|
+
)
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
if __name__ == '__main__':
|
|
181
|
+
unittest.main()
|
|
182
|
+
```
|
|
183
|
+
|
|
184
|
+
UnionFind.pyは、[既にあるもの](https://gist.github.com/SonechkaGodovykh/18f60a3b9b3e6812c071456f61f9c5a6)を利用。
|
1
追記
answer
CHANGED
|
@@ -26,4 +26,45 @@
|
|
|
26
26
|
『良い感じに赤色の物体が写っている画像』を用意するのはなかなか大変です。
|
|
27
27
|
どれくらいの大きさ、どれくらいの数を想定しているのかわからないですから。
|
|
28
28
|
|
|
29
|
-
適当にテスト画像を用意してくださると回答しやすいので、次回以降は気にかけてみてください。
|
|
29
|
+
適当にテスト画像を用意してくださると回答しやすいので、次回以降は気にかけてみてください。
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
そもそもブイを正しく抽出できてなさそう
|
|
32
|
+
---
|
|
33
|
+
次のコードで実験しました、が...
|
|
34
|
+
```Python
|
|
35
|
+
import cv2
|
|
36
|
+
import numpy as np
|
|
37
|
+
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
def main():
|
|
40
|
+
img = cv2.imread('sea.jpg')
|
|
41
|
+
|
|
42
|
+
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
|
|
43
|
+
lower_red = np.array([170,100,190])
|
|
44
|
+
upper_red = np.array([200,255,255])
|
|
45
|
+
mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red)
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
#
|
|
48
|
+
# Write points
|
|
49
|
+
points = np.vstack(
|
|
50
|
+
np.where(mask==255)
|
|
51
|
+
).T
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
RED = (0, 0, 255)
|
|
54
|
+
for pt in map(tuple, points):
|
|
55
|
+
cv2.circle(img, pt, radius=20, color=RED, thickness=-1)
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
cv2.imwrite('result.jpg', img)
|
|
58
|
+
#
|
|
59
|
+
#
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
if __name__ == "__main__":
|
|
62
|
+
main()
|
|
63
|
+
```
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
**期待**
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
|
|
68
|
+
---
|
|
69
|
+
**実際**
|
|
70
|
+
|