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2023-05-27 追記
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|画像|数値（複雑なほど大きい）|
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```Python3
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import os
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import cv2
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import numpy as np
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+
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+
def img_loader():
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+
path = os.path.split(os.path.abspath(__file__))[0] + "/"
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+
img_ma = cv2.imread(path + "ma.png")
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+
img_mu = cv2.imread(path + "mu.png")
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+
return img_ma,img_mu
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+
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+
def DoG(img):
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+
blur_3 = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
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+
blur_5 = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
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+
return blur_5 - blur_3
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+
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+
if __name__ == "__main__":
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+
img_ma, img_mu = img_loader()
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+
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+
if (img_ma is None) or (img_mu is None) :
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+
print("パスが間違っているかイメージが破損していてファイルがロードできませんでした。")
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+
print("マルマイン:",img_ma )
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+
print("ムゲンダイナ:",img_mu)
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+
else:
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+
# Laplacianできるようにグレースケールにする
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+
img_ma_gray = cv2.cvtColor(img_ma,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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+
img_mu_gray = cv2.cvtColor(img_mu,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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+
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+
# 線だけ抽出する
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+
img_ma_gray = DoG(img_ma_gray)
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+
img_mu_gray = DoG(img_mu_gray)
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+
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+
# 穴埋め
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+
img_ma_gray = cv2.GaussianBlur(img_ma_gray, (5,5), 0)
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+
img_mu_gray = cv2.GaussianBlur(img_mu_gray, (5,5), 0)
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+
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+
# 淡い灰色までは白判定にしてしまう
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+
_,img_ma_gray = cv2.threshold(img_ma_gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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+
_,img_mu_gray = cv2.threshold(img_mu_gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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+
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+
# Laplacianの分散を見る
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+
var_ma = cv2.Laplacian(img_ma_gray , cv2.CV_64F).var()
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+
var_mu = cv2.Laplacian(img_mu_gray , cv2.CV_64F).var()
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+
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+
# 表示部分
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+
cv2.imshow("img_ma_gray " + str(var_ma),img_ma_gray )
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+
cv2.imshow("img_mu_gray " + str(var_mu),img_mu_gray )
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+
cv2.waitKey(0)
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+
```
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+
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+
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+
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> ポケモンの画像の複雑さを数値化したいと思っています。
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cv2.Laplacian()をして、その後に.var()とすると、画像のエッジがどれくらい立っているかが見えます。
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これは、画像のピントが合っているかどうか探るアルゴリズムで使われるものです。
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