画像の中のエッジの端の検出

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実現したいこと

以下のような画像があります.この画像の中心に一番近いエッジの端を検出したいです.

以下のような赤丸付近の座標を知りたいということです.(誤差は上下左右5ピクセル以内に抑えたいです.)

発生している問題・分からないこと

エッジを検出した後の処理.もしくはその前段階の処理.

該当のソースコード

import os
import cv2
import glob
import numpy as np
from PIL import Image

def load_bmp(bmp_file):
    return np.array(Image.open(bmp_file).convert("L")).astype(np.float32)

def save_bmp(matrix, bmp_dir, bmp_name=""):
    uint8_bmp = Image.fromarray(matrix.astype(np.uint8))
    uint8_bmp.save(os.path.join(bmp_dir, bmp_name + ".bmp"))

def save_nor_bmp(matrix, bmp_dir, bmp_name=""):
    nor_bmp = cv2.normalize(matrix, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    uint8_bmp = Image.fromarray(nor_bmp.astype(np.uint8))
    uint8_bmp.save(os.path.join(bmp_dir, bmp_name + ".bmp"))

cd = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
bmp_dir = os.path.join(cd, "bmp")
bmp_files = glob.glob(os.path.join(bmp_dir, "*.bmp"))
edge_dir = os.path.join(cd, "edge")

itera = 0
for bmp_file in bmp_files:
    bmp = load_bmp(bmp_file)
    uint8_bmp = np.uint8(bmp)
    
    edges = cv2.Canny(uint8_bmp, 900, 1000)
    nor_edges = cv2.normalize(edges, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX)
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    dilated_edges = cv2.dilate(nor_edges.astype(np.uint8), kernel, iterations=1)

    save_nor_bmp(dilated_edges, edge_dir, "edge_image"+str(itera+1))

    itera += 1

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

現在はopenCVのCanny関数によりエッジを検出し,その後見やすくするために同じくopenCVのdilate関数によって線を太くしています.
個人的に調べてはいるものの,どれもエッジの検出までしか行っていませんでした.
なにかアルゴリズム・アイデア等があれば教えていただきたいです.

補足

特になし

Comments

[fana]

マルチポスト： https://ja.stackoverflow.com/questions/102223/

Answer 1

中心に一番近いエッジの端

というのが

(1) 中心に一番近い「エッジの端」
(2) 「中心に一番近いエッジ」の端

のどちらなのか？　次第でやることが変わり得る気もします．

（ dilate は「見やすくする」という可視化目的でしょうから，実処理には含めないとして）Canny の結果から出発することを考えるなら，各エッジ点に関して連結数（隣にエッジ点がいくつあるのか）を調べることを考えてみてはどうでしょうか．
話が上記(1)側であれば，うまくいけばそれで済むかもしれません．
話が上記(2)側であれば，先にラベリング的な処理が必要かもしれません．

• OpenCV に連結数を得る関数があるのかは知りませんが，無くても自前で画像走査すれば良いかと．
• ラベリングについては「OpenCV ラベリング」とかでググると一応は関数の候補は見つかると思います．（ただこっちも，使いにくそうなら自前で組むという選択肢もあり得るかな？）