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2018/09/13 05:17

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@@ -347,3 +347,165 @@
 jug2 = cv2.pointPolygonTest(box, X2, False)
 ```
+## 提示されたコードの修正バージョン
+```python
+import cv2
+import math
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+img_src = cv2.imread("sample.jpg")
+gauss = cv2.GaussianBlur(img_src, (11, 11), 0)
+gray = cv2.cvtColor(gauss, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+ret,th1 = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+edges = cv2.Canny(th1, 50, 150)
+img, contours, hierarchy = cv2.findContours(th1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
+for cnt in contours:
+    cnt = contours[i]
+    area = cv2.contourArea(cnt)
+    print(area)
+    if 500 < area < 5000:
+        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
+        box = cv2.boxPoints(rect)
+        (cx, cy), (width, height), angle = rect
+        diag = np.linalg.norm([width, height])
+        print(width, height, diag)
+        # 161.91236877441406 16.144147872924805 162.715237986
+        # 長方形の幅、高さ、対角線の長さは cv2.minAreaRect() の返り値
+        # を見ればわかるので計算しなくてもよい。
+        x1, x2, x3, x4 = box
+        A = np.linalg.norm(x1 - x2)
+        B = np.linalg.norm(x1 - x3)
+        C = np.linalg.norm(x1 - x4)
+        print("頂点",x1, x2, x3, x4)
+        print("Aの長さ", A)  # Aの長さ 16.1441
+        print("Bの長さ",B)  # Bの長さ 162.715
+        print("Cの長さ",C)  # Cの長さ 161.912
+        if A < B:
+            min = A
+        else:
+            min = B
+        if C < min:
+            min = C
+        print("最小", min)
+        if 5 < min < 25:
+            # drawContours() の contours 引数は int 型でないといけない。
+            cv2.drawContours(img_src, [box.astype(int)], -1, (0, 255, 0), 2)
+def within(line, rect):
+    """line が rect に含まれるかどうか
+    """
+    p1, p2 = tuple(line[:2]), tuple(line[2:])
+    # 線の始点と終点が長方形内に含まれるかどうか
+    return cv2.pointPolygonTest(box, p1, False) >= 0 and \
+           cv2.pointPolygonTest(box, p2, False) >= 0
+LSD = cv2.createLineSegmentDetector()
+lines, width, prec, nfa = LSD.detect(edges)
+lines = np.squeeze(lines)
+for line in lines:
+    p1, p2 = tuple(line[:2]), tuple(line[2:])
+    if within(line, rect):
+        # 長方形に含まれる場合は赤色で描画
+        cv2.line(img_src, p1, p2, (0, 0, 255), 2)
+    else:
+        # 長方形に含まれない場合は赤色で描画
+        cv2.line(img_src, p1, p2, (255, 0, 0), 2)
+# cv2.imwrite("teratail.jpg", img_src)
+cv2.imshow('src', img_src)
+cv2.waitKey()
+cv2.destroyAllWindows()
+```

変更点提示

2018/09/13 05:17

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tiitoi

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@@ -287,3 +287,63 @@
 ![イメージ説明](b61a0742043ca0376d6904864c186543.png)
+### TypeError: contour is not a numerical tuple について
+cv2.pointPolygonTest() の第1引数 contour に渡された値がおかしいというエラーです。
+OpenCV の Python ラッパーで contour というものが出てきたら、これは (NumPoints, 2) の numpy 配列です。
+実際、値を見てみると、以下のようになっています。
+cv2.minAreaRect() で輪郭を囲む回転した長方形の `((中心の x 座標, 中心の y 座標), (長方形の幅, 長方形の高さ), 回転角度)` を返すので、これを cv2.boxPoints() で4点の座標からなる輪郭 (contour) に変換しているので、あなたのコード中の `rect` ではなく、`box`を渡さないといけません。
+```
+print(rect)
+# ((177.51132202148438, 77.53165435791016), (161.91236877441406, 16.144147872924805), -19.653823852539062)
+print(box)
+# [[103 112]
+#  [ 98  97]
+#  [251  42]
+#  [256  57]]
+```
+変更が必要な箇所
+```
+jug1 = cv2.pointPolygonTest(rect, X1, False)
+jug2 = cv2.pointPolygonTest(rect, X2, False)
+```
+↓
+```
+jug1 = cv2.pointPolygonTest(box, X1, False)
+jug2 = cv2.pointPolygonTest(box, X2, False)
+```

画像が間違っていたので修正

2018/09/13 03:08

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tiitoi

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@@ -286,4 +286,4 @@
-![イメージ説明](17bc6fa74aeb581904938c9f8d49f648.png)
+![イメージ説明](b61a0742043ca0376d6904864c186543.png)

コード追記

2018/09/12 13:27

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tiitoi

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@@ -145,3 +145,145 @@
 ![イメージ説明](528b9021f682c200d2cff52de2bbcbce.png)
+----
+## 追記
+```
+import cv2
+import numpy as np
+def extract_contour(binary):
+    """2値画像から輪郭を抽出する。
+    """
+    # 輪郭を抽出する。
+    _, contours, _ = cv2.findContours(
+        binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
+    if not contours:
+        return  # 輪郭がない場合
+    # 面積が最大の輪郭を抽出する。
+    cnt = max(contours, key=lambda cnt: cv2.contourArea(cnt))
+    # 輪郭を囲む回転した長方形を取得する。
+    rect = cv2.boxPoints(cv2.minAreaRect(cnt))
+    return rect
+# 画像を読み込む。
+img = cv2.imread("test.jpg")
+# グレースケールにする。
+gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+# 2値化する。
+_, binary = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
+# 長方形を取得する。
+rect = extract_contour(binary)
+# 回転した長方形を描画する。
+_img = img.copy()
+cv2.drawContours(_img, [rect.astype(int)], -1, (0, 255, 0), 2)
+def within(line, rect):
+    """line が rect に含まれるかどうか
+    """
+    p1, p2 = tuple(line[:2]), tuple(line[2:])
+    # 線の始点と終点が長方形内に含まれるかどうか
+    return cv2.pointPolygonTest(rect, p1, False) >= 0 and \
+           cv2.pointPolygonTest(rect, p2, False) >= 0
+# Canny エッジ検出を行う。
+edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)
+# 直線を検出する。
+LSD = cv2.createLineSegmentDetector()
+lines, _, _, _ = LSD.detect(edges)
+print(lines.shape)  # (18, 1, 4)
+lines = np.squeeze(lines)  # 余分な次元削除
+# 線が長方形内に含まれるかどうか調べる。
+for line in lines:
+    p1, p2 = tuple(line[:2]), tuple(line[2:])
+    if within(line, rect):
+        # 長方形に含まれる場合は赤色で描画
+        cv2.line(_img, p1, p2, (0, 0, 255), 2)
+    else:
+        # 長方形に含まれない場合は赤色で描画
+        cv2.line(_img, p1, p2, (255, 0, 0), 2)
+```
+![イメージ説明](17bc6fa74aeb581904938c9f8d49f648.png)