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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonで物体をトリミング

itsuko

総合スコア17

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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投稿2022/01/17 07:32

前提・実現したいこと

Pythonで物体をトリミングしたいです。
以下の図で、左の元画像に対して、右のような赤枠で囲んだ範囲をトリミングしたいと考えています。
そこで、この赤枠を設定するためのアイデアをご教示いただけると大変ありがたく存じます。
イメージ説明

試したこと

cv2.boundingRect() でやろうとしましたが、下側の左右に伸びているやつのせいで、左上の座標がうまく取得できていません…(図の緑枠)
ただし、高さはうまく取得できています。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.6(anaconda), Windows11, opencvのVersionは3.4.1です。

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回答2

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ベストアンサー

緑枠内の画像領域に関して
x座標毎に白画素の個数を数える等して,一定個数以上の白画素が存在するx範囲を見つければよいのではないでしょうか.


その提示画像に特化したような処理で良いならば,
緑枠の位置に「緑枠内画像を上下反転したもの」をANDしてやるとかしてやれば赤枠の横幅を得られるように見えます.

投稿2022/01/17 07:49

fana

総合スコア11675

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fana

2022/01/17 07:56

なんつーか,こう,もうちょっと問題をきちっと定義した方が良いのではないかな,と. 話次第では 上下方向だけの erode によって薄い部分が消滅した結果から横幅を取るとかいう処理の方が良いのかもしれんし, 何ならもう単純にパターンの上半分だけを用いて幅を取るとかしても良いのかもしれんし.
fana

2022/01/17 08:05

他にも, ・y座標毎にx方向の範囲に関する推定値を出し,その結果から多数決とかで決めてやる ・パターンの輪郭に矩形をダイレクトに当てはめてやる(「ロバスト推定」で横長部分の影響を除く感じで) とか.
itsuko

2022/01/17 09:34

ご回答ありあがとうございます。 まず、自身の質問力の無さについて、ご指摘ありがとうございます。 素人ゆえ、これが定義不足であると言うことに気づかず、ご回答より初めて定義不足と推察できました。 頂いた中で、 「何ならもう単純にパターンの上半分だけを用いて幅を取る」 を試してみた所、うまく座標を得ることができました。ありがとうございます。他のご提案は、申し訳ありませんが、自身の実力不足でプログラムを組めそうにないので、おいおいやらせていただきます。 ありがとうございました!
fana

2022/01/17 10:29

> 定義不足 要は,やりたいこと(今回は赤枠の幅を求めること)において「どういうところに困っているのか?」「何が障害となっているのか?」次第で考えることが変わり得る,という話ですね. そういう話が何もない(何を押さえた話が必要なのかが不明である)質問だと,どうしても「質問に提示された絵だけにしか通用しないような話」みたいなのがてきとーに回答されちゃったりする(今のこの状況がまさにそう)んだけど,提示された絵が話を簡単に説明するための単なる模式図だったならば,てきとーに回答された話では「実際の処理対象画像」には通用しないかもしれないわけで.
guest

0

求めるものが長方形で良いなら以下です。

python

1import cv2 2img = cv2.imread('totrim.png') 3img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 4threshold = 50 5xlist = np.where(img_gray.mean(axis=0)>threshold) 6ylist = np.where(img_gray.mean(axis=1)>threshold) 7xmax = max(xlist[0]) 8xmin = min(xlist[0]) 9ymax = max(ylist[0]) 10ymin = min(ylist[0]) 11print(xmin, xmax, ymin, ymax) 12cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 0, 255), thickness=3) 13cv2.imwrite('trimmed.png', img)

元図形
イメージ説明
認識後
イメージ説明

投稿2022/01/17 08:26

ppaul

総合スコア24666

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itsuko

2022/01/17 09:38

ご回答ありがとうございます! こちらも試してみたいと思います。ベストアンサーは、恐縮ですが、先にご回答いただいた方にさせていただきました。ですが、こちらの方法も是非自分で発想できるようにしていきたいと思います。 ありがとうございました!
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