回答編集履歴
2
修正
answer
CHANGED
|
@@ -3,7 +3,6 @@
|
|
|
3
3
|
1. cv2.imread() で読み込み
|
|
4
4
|
1. HSV 色空間に変換
|
|
5
5
|
1. Hue の値をヒントに cv2.inRange() で2値化してマーカー部分を抽出
|
|
6
|
-
1. OPENING でノイズ削除、CLOSING でマーカー内の文字削除
|
|
7
6
|
1. cv2.findContour() で輪郭抽出
|
|
8
7
|
1. 大きい輪郭だけ取り出す
|
|
9
8
|
1. 輪郭に対して、cv2.boundingRect() で長方形フィッティング
|
|
@@ -18,22 +17,19 @@
|
|
|
18
17
|
# 画像を読み込む。
|
|
19
18
|
img = cv2.imread("sample.png")
|
|
20
19
|
|
|
20
|
+
# BGR -> HSV
|
|
21
|
+
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
|
|
22
|
+
|
|
21
23
|
# 2値化
|
|
22
|
-
bin_img = cv2.inRange(
|
|
24
|
+
bin_img = cv2.inRange(hsv, (5, 0, 0), (20, 255, 255))
|
|
23
25
|
|
|
24
|
-
# モルフォロジー変換でゴミ削除
|
|
25
|
-
bin_img = cv2.morphologyEx(bin_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel=np.ones((3, 3)))
|
|
26
|
-
bin_img = cv2.morphologyEx(
|
|
27
|
-
bin_img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel=np.ones((5, 5)), iterations=3
|
|
28
|
-
)
|
|
29
|
-
|
|
30
26
|
# 輪郭抽出
|
|
31
27
|
contours, hierarchy = cv2.findContours(
|
|
32
28
|
bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
|
|
33
29
|
)
|
|
34
30
|
|
|
35
31
|
# 小さい輪郭は誤検出として無視
|
|
36
|
-
contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) >
|
|
32
|
+
contours = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) > 100, contours))
|
|
37
33
|
|
|
38
34
|
print(f"{len(contours)} marker found!")
|
|
39
35
|
|
1
修正
answer
CHANGED
|
@@ -1,10 +1,14 @@
|
|
|
1
1
|
以下でできます。
|
|
2
2
|
|
|
3
|
+
1. cv2.imread() で読み込み
|
|
4
|
+
1. HSV 色空間に変換
|
|
3
|
-
1.
|
|
5
|
+
1. Hue の値をヒントに cv2.inRange() で2値化してマーカー部分を抽出
|
|
4
|
-
|
|
6
|
+
1. OPENING でノイズ削除、CLOSING でマーカー内の文字削除
|
|
7
|
+
1. cv2.findContour() で輪郭抽出
|
|
5
|
-
|
|
8
|
+
1. 大きい輪郭だけ取り出す
|
|
6
|
-
|
|
9
|
+
1. 輪郭に対して、cv2.boundingRect() で長方形フィッティング
|
|
7
|
-
|
|
10
|
+
1. 長方形の範囲で画像を切り抜く
|
|
11
|
+
1. cv2.imwrite() で保存
|
|
8
12
|
|
|
9
13
|
|
|
10
14
|
```python
|