回答編集履歴
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answer
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**2020-01-05追補**
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**2020-01-05追補2**
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+
上 (重心X,矩形Y)を青丸で表示
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下 根拠を図示
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```Python3
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import cv2
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import numpy as np
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from matplotlib import pyplot as plt
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+
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+
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+
src= cv2.imread("kuro1.png")
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16
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+
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17
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+
#ユニフォーム抽出
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18
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+
dst1 = cv2.inRange(src, (3,3,3), (10,8,10))
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19
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+
dst2 = cv2.blur(dst1, ksize=(5,5))
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20
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+
ret,thresh1 = cv2.threshold(dst2,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
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21
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+
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22
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+
# ラベリング処理（x座標）
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+
label = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh1)
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+
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+
stats = label[2]
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26
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+
area = stats[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
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27
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+
top2_idx = area.argsort()[-3:-1] # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)
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28
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+
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29
|
+
# オブジェクト情報を項目別に抽出
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30
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+
data = label[2]
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31
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+
center = label[3]
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32
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+
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33
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+
# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
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34
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+
color_src = cv2.cvtColor(thresh1, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
|
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35
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+
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36
|
+
# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
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37
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+
lst_pos = []
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38
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+
for i in top2_idx:
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39
|
+
# 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
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40
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+
x0 = data[i][0]
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41
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+
y0 = data[i][1]
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42
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+
x1 = data[i][0] + data[i][2]
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43
|
+
y1 = data[i][1] + data[i][3]
|
|
44
|
+
cv2.rectangle(color_src, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))
|
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45
|
+
|
|
46
|
+
# 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
|
|
47
|
+
cv2.putText(color_src, "X: " + str(int(center[i][0])), (x1 - 10, y1 + 15), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
# 追加コード: 重心座標を書き出す
|
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50
|
+
# img = thresh1[y0:y1,x0:x1]
|
|
51
|
+
# lst_pos.append((y0,y1,x0,x1,int(center[i][0])))
|
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52
|
+
lst_pos.append((int(center[i][0]),int(center[i][1])))
|
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53
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+
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54
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+
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55
|
+
# x座標の位置
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56
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+
cv2.imshow('x',color_src)
|
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57
|
+
|
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58
|
+
#「背景」となる画像の取り込み（グレースケール）
|
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59
|
+
img_src01 = cv2.imread("zero1.png", 0)
|
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60
|
+
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61
|
+
#「差分」をもった画像の取り込み（グレースケール）
|
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62
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+
img_src02 = cv2.imread("kuro1.png", 0)
|
|
63
|
+
|
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64
|
+
#「背景差分」計算用オブジェクトの作成
|
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65
|
+
# bgObj = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
|
|
66
|
+
# 修正点: ただただ手元のOpenCVでエラーが出ないようにするための目的で変更。
|
|
67
|
+
bgObj = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
|
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68
|
+
|
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69
|
+
#差分となっている「前景領域」に対してマスクをかける
|
|
70
|
+
fgmask = bgObj.apply(img_src01)
|
|
71
|
+
fgmask = bgObj.apply(img_src02)
|
|
72
|
+
|
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73
|
+
# ラベリング処理(y座標)
|
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74
|
+
label2 = cv2.connectedComponentsWithStats(fgmask)
|
|
75
|
+
|
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76
|
+
### 追加した部分1
|
|
77
|
+
stats2 = label2[2]
|
|
78
|
+
area2 = stats2[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats2[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
|
|
79
|
+
top2_idx2 = area2.argsort()[-3:-1] # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
# オブジェクト情報を項目別に抽出
|
|
82
|
+
data2 = label2[2]
|
|
83
|
+
center2 = label2[3]
|
|
84
|
+
|
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85
|
+
# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
|
|
86
|
+
color_src2 = cv2.cvtColor(fgmask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
|
|
87
|
+
|
|
88
|
+
# 追加コード: 適当に追加
|
|
89
|
+
img_col = cv2.imread("zero1.png")
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
|
|
92
|
+
for i in top2_idx2:
|
|
93
|
+
# 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
|
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94
|
+
x0 = data2[i][0]
|
|
95
|
+
y0 = data2[i][1]
|
|
96
|
+
x1 = data2[i][0] + data2[i][2]
|
|
97
|
+
y1 = data2[i][1] + data2[i][3]
|
|
98
|
+
cv2.rectangle(color_src2, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
# 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
|
|
101
|
+
cv2.putText(color_src2, "Y: " + str(int(y1)), (x1 - 10, y1 + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
##############################################
|
|
104
|
+
# 内外判定
|
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105
|
+
poly = np.array([[int(x0),int(y0)], [int(x0),int(y1)], [int(x1),int(y1)], [int(x1),int(y0)]])
|
|
106
|
+
for j in range(len(lst_pos)):
|
|
107
|
+
|
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108
|
+
if cv2.pointPolygonTest( poly, lst_pos[j], False)== 1:
|
|
109
|
+
# print("in")
|
|
110
|
+
# 青で描画
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111
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(lst_pos[j][0],y1), 10, (255,0,0), 2)
|
|
112
|
+
# else:
|
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113
|
+
# print("out")
|
|
114
|
+
##############################################
|
|
115
|
+
|
|
116
|
+
cv2.imshow('img_col',img_col)
|
|
117
|
+
|
|
118
|
+
cv2.imshow('y',color_src2)
|
|
119
|
+
##
|
|
120
|
+
##
|
|
121
|
+
### この下からコートの画像に値を点で表したい！！！！！！！！！！！！！！！
|
|
122
|
+
##
|
|
123
|
+
##midori=cv2.imread("coat2.png")
|
|
124
|
+
##
|
|
125
|
+
### ！！！！！！！！！！！新たにここを追加！！！！！！！！！！
|
|
126
|
+
### この座標部分をどう直したら良いかがわかりません！！！！！！！！！！！
|
|
127
|
+
##
|
|
128
|
+
##
|
|
129
|
+
### 変更点: coatが未定義のため適当に変更
|
|
130
|
+
### color_src3 = cv2.cvtColor(coat, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
|
|
131
|
+
### coat3=cv2.circle(color_src3,(int(center[i][0]),int(top2_idx2(y1))), 63, (0,0,255), -1)
|
|
132
|
+
##
|
|
133
|
+
### 変更点: 画像を適当に読み込み
|
|
134
|
+
### img_col = cv2.imread("zero1.png")
|
|
135
|
+
##img_col2 = img_col.copy()
|
|
136
|
+
##
|
|
137
|
+
### 変更点: Centerを赤で描画
|
|
138
|
+
##for i in range(len(center)):
|
|
139
|
+
## img_col2 = cv2.circle(img_col2,(int(center[i][0]),int(center[i][1])), 3, (0,0,255), -1)
|
|
140
|
+
##
|
|
141
|
+
##
|
|
142
|
+
### 変更点: 矩形の頂点を緑で描画
|
|
143
|
+
##for i in top2_idx2:
|
|
144
|
+
## x0 = data2[i][0]
|
|
145
|
+
## y0 = data2[i][1]
|
|
146
|
+
## x1 = data2[i][0] + data2[i][2]
|
|
147
|
+
## y1 = data2[i][1] + data2[i][3]
|
|
148
|
+
## img_col2 = cv2.circle(img_col2,(int(x0),int(y0)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
149
|
+
## img_col2 = cv2.circle(img_col2,(int(x0),int(y1)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
150
|
+
## img_col2 = cv2.circle(img_col2,(int(x1),int(y0)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
151
|
+
## img_col2 = cv2.circle(img_col2,(int(x1),int(y1)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
152
|
+
##
|
|
153
|
+
### cv2.imshow("img_col",img_col)
|
|
154
|
+
##
|
|
155
|
+
### 変更点: Centerのデバグ用
|
|
156
|
+
##img_merged = cv2.addWeighted(img_col2, 0.8, color_src, 0.2, 0)
|
|
157
|
+
##cv2.imshow("img_merged",img_merged)
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
cv2.imwrite("img_col2_merged.png",np.vstack((img_col,img_merged)))
|
|
160
|
+
cv2.waitKey(0)
|
|
161
|
+
cv2.destroyAllWindows()
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
```
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164
|
+
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+
---
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166
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+
**2020-01-05追補1**
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168
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> この画像にプログラムに書かれているラベリング処理を２回した時に求めた
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> x座標とy座標の値を赤い点として表示させたいです
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追補
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CHANGED
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@@ -1,3 +1,154 @@
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**2020-01-05追補**
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2
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+
> この画像にプログラムに書かれているラベリング処理を２回した時に求めた
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3
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+
> x座標とy座標の値を赤い点として表示させたいです
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4
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+
>
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5
|
+
> 赤い点と書いてありますがわかりやすくばつ印などでも良いです
|
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6
|
+
|
|
7
|
+
プログラム全体の意図が良く掴めていませんが、「座標をプロットする」という点において、希望箇所（！！！の辺り）に対応コードを追加したため、これで解決できると思います。
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
また、赤い点、とありますが、Centerと矩形と両方とも位置を示すラベルと思いますので、色を分けて表示させました。
|
|
10
|
+
※OpenCVで描画する際にバツより丸の方が実装しやすいため丸で実装しています。
|
|
11
|
+
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12
|
+
|
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13
|
+
赤: Center
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14
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+
緑: 矩形の頂点
|
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15
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+
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+
コメントの
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17
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+
> `for i in top2_idx2`の部分を
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18
|
+
> `j`に変えてみることで解決したりするのでしょうか？
|
|
19
|
+
については、今回は二重ループの出番がないので使用していません。
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|
20
|
+
二重ループで`i`とは別の変数を使いたいときに`j`の出番があります。
|
|
21
|
+
|
|
22
|
+
今回は！！！の部分にfor文を追加しましたが、ラベル作成時にこの処理もまとめてやってしまった方がfor文が少なくなりますので、より早くそして、バグの発生する余地の少ないコードになると思います。
|
|
23
|
+
|
|
24
|
+
```Python3
|
|
25
|
+
import cv2
|
|
26
|
+
import numpy as np
|
|
27
|
+
from matplotlib import pyplot as plt
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
src= cv2.imread("kuro1.png")
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
#ユニフォーム抽出
|
|
32
|
+
dst1 = cv2.inRange(src, (3,3,3), (10,8,10))
|
|
33
|
+
dst2 = cv2.blur(dst1, ksize=(5,5))
|
|
34
|
+
ret,thresh1 = cv2.threshold(dst2,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
|
|
35
|
+
|
|
36
|
+
# ラベリング処理（x座標）
|
|
37
|
+
label = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh1)
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
stats = label[2]
|
|
40
|
+
area = stats[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
|
|
41
|
+
top2_idx = area.argsort()[-3:-1] # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
# オブジェクト情報を項目別に抽出
|
|
44
|
+
data = label[2]
|
|
45
|
+
center = label[3]
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
|
|
48
|
+
color_src = cv2.cvtColor(thresh1, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
|
|
49
|
+
|
|
50
|
+
# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
|
|
51
|
+
for i in top2_idx:
|
|
52
|
+
# 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
|
|
53
|
+
x0 = data[i][0]
|
|
54
|
+
y0 = data[i][1]
|
|
55
|
+
x1 = data[i][0] + data[i][2]
|
|
56
|
+
y1 = data[i][1] + data[i][3]
|
|
57
|
+
cv2.rectangle(color_src, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
# 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
|
|
60
|
+
cv2.putText(color_src, "X: " + str(int(center[i][0])), (x1 - 10, y1 + 15), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
|
|
61
|
+
|
|
62
|
+
cv2.imshow('x',color_src)
|
|
63
|
+
|
|
64
|
+
#「背景」となる画像の取り込み（グレースケール）
|
|
65
|
+
img_src01 = cv2.imread("zero1.png", 0)
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
#「差分」をもった画像の取り込み（グレースケール）
|
|
68
|
+
img_src02 = cv2.imread("kuro1.png", 0)
|
|
69
|
+
|
|
70
|
+
#「背景差分」計算用オブジェクトの作成
|
|
71
|
+
# bgObj = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
|
|
72
|
+
# 修正点: ただただ手元のOpenCVでエラーが出ないようにするための目的で変更。
|
|
73
|
+
bgObj = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
#差分となっている「前景領域」に対してマスクをかける
|
|
76
|
+
fgmask = bgObj.apply(img_src01)
|
|
77
|
+
fgmask = bgObj.apply(img_src02)
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
# ラベリング処理(y座標)
|
|
80
|
+
label2 = cv2.connectedComponentsWithStats(fgmask)
|
|
81
|
+
|
|
82
|
+
### 追加した部分1
|
|
83
|
+
stats2 = label2[2]
|
|
84
|
+
area2 = stats2[:, cv2.CC_STAT_WIDTH] * stats2[:, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
|
|
85
|
+
top2_idx2 = area2.argsort()[-3:-1] # 2番目、3番めに面積が大きいラベル (1番目は背景なので除く)
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
# オブジェクト情報を項目別に抽出
|
|
88
|
+
data2 = label2[2]
|
|
89
|
+
center2 = label2[3]
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
# ラベリング結果書き出し用に二値画像をカラー変換
|
|
92
|
+
color_src2 = cv2.cvtColor(fgmask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
|
|
93
|
+
|
|
94
|
+
# オブジェクト情報を利用してラベリング結果を表示
|
|
95
|
+
for i in top2_idx2:
|
|
96
|
+
# 各オブジェクトの外接矩形を赤枠で表示
|
|
97
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+
x0 = data2[i][0]
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98
|
+
y0 = data2[i][1]
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99
|
+
x1 = data2[i][0] + data2[i][2]
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100
|
+
y1 = data2[i][1] + data2[i][3]
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101
|
+
cv2.rectangle(color_src2, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 255))
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102
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+
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103
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+
# 各オブジェクトの重心座標をに黄文字で表示
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104
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+
cv2.putText(color_src2, "Y: " + str(int(y1)), (x1 - 10, y1 + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 255))
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105
|
+
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106
|
+
cv2.imshow('y',color_src2)
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107
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+
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108
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+
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109
|
+
# この下からコートの画像に値を点で表したい！！！！！！！！！！！！！！！
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110
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+
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111
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+
midori=cv2.imread("coat2.png")
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112
|
+
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113
|
+
# ！！！！！！！！！！！新たにここを追加！！！！！！！！！！
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114
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+
# この座標部分をどう直したら良いかがわかりません！！！！！！！！！！！
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115
|
+
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116
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+
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117
|
+
# 変更点: coatが未定義のため適当に変更
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118
|
+
# color_src3 = cv2.cvtColor(coat, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
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119
|
+
# coat3=cv2.circle(color_src3,(int(center[i][0]),int(top2_idx2(y1))), 63, (0,0,255), -1)
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120
|
+
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|
121
|
+
# 変更点: 画像を適当に読み込み
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122
|
+
img_col = cv2.imread("zero1.png")
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123
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+
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124
|
+
# 変更点: Centerを赤で描画
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125
|
+
for i in range(len(center)):
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126
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(int(center[i][0]),int(center[i][1])), 3, (0,0,255), -1)
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127
|
+
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|
128
|
+
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129
|
+
# 変更点: 矩形の頂点を緑で描画
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130
|
+
for i in top2_idx2:
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131
|
+
x0 = data2[i][0]
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|
132
|
+
y0 = data2[i][1]
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|
133
|
+
x1 = data2[i][0] + data2[i][2]
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|
134
|
+
y1 = data2[i][1] + data2[i][3]
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|
135
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(int(x0),int(y0)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
136
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(int(x0),int(y1)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
137
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(int(x1),int(y0)), 3, (0,255,0), -1)
|
|
138
|
+
img_col = cv2.circle(img_col,(int(x1),int(y1)), 3, (0,255,0), -1)
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|
139
|
+
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140
|
+
cv2.imshow("img_col",img_col)
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141
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+
|
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142
|
+
# 変更点: Centerのデバグ用
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143
|
+
# img_merged = cv2.addWeighted(img_col, 0.8, color_src, 0.2, 0)
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144
|
+
# cv2.imshow("img_merged",img_merged)
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145
|
+
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146
|
+
cv2.waitKey(0)
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147
|
+
cv2.destroyAllWindows()
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148
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+
```
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149
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+
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150
|
+
---
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151
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+
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1
152
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> 上記の２箇所のラベリング処理の部分のputtextでx座標とy座標を渡しているので
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2
153
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> その値を新たな zero1.pngの画像に点として表示したいです
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3
154
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