回答編集履歴
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test
CHANGED
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@@ -5,7 +5,7 @@
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import numpy as np
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6
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# 画像を読み込み
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img = cv2.imread('
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img = cv2.imread('')
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# 画像を平滑化してノイズを除去
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blur = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 0)
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2行目から下記のコメントでご指摘の通り詳しく説明してみました。
test
CHANGED
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@@ -1 +1,34 @@
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HoughCirclesを使用してみたらいかがでしょうか。
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円筒の外形を取得するために、画像処理のアプローチを変更すると良いと思います。
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```python
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import cv2
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import numpy as np
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+
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+
# 画像を読み込み
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+
img = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')
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+
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+
# 画像を平滑化してノイズを除去
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+
blur = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 0)
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+
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# グレースケール変換
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gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# 閾値処理
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ret, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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# HoughCirclesを使用して円を検出
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circles = cv2.HoughCircles(thresh, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20,
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param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=0)
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# 検出された円を描画
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if circles is not None:
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circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
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for (x, y, r) in circles:
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cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
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+
cv2.imshow('Detected Circles', img)
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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+
```
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+
これを実行すれば円筒の外形を検出できるかと思います。
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