OpenCV学習+共通関数記録③:ホーフ変換と輪郭抽出

OpenCVホフ変換と輪郭抽出

3. ホフ変換

3.1ホフ直線

3.2ホフ円

4. 輪郭抽出

4.1輪郭検索

4.2描画輪郭

3.ホフ変換
まずホフ変換公式ドキュメントを置きます:[ホフ直線変換公式ドキュメント]
3.1ホフ直線

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1.              
img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 2.         
_, thresh_img = cv.threshold(gray_img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)

# 3.     
#              ，double   ，   1.0
rho = 1
#              ，   numpy.pi/180（       ）
theta = np.pi / 180
#          ，int  ，             ，   ，             ，         。（             ）
threshold = 10
#              
min_line_length = 25
#                        （  ），      ，            ，   ，          ，            
max_line_gap = 3

lines = cv.HoughLinesP(thresh_img, rho, theta, threshold, minLineLength=min_line_length, maxLineGap=max_line_gap)

dst_img = img.copy()

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv.line(dst_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv.imshow("src", img)
cv.imshow("gray_img", gray_img)
cv.imshow("thresh_img", thresh_img)
cv.imshow("dst_img", dst_img)

cv.waitKey(0)

3.2ホフ円

import cv2 as cv
import numpy as np

# 1.              
img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)


# 2.       
def hough_circle(gray_img):
    #            。          cv2.HOUGH_GRADIENT
    method = cv.HOUGH_GRADIENT
    #                。  ，  dp = 1，                 。  dp = 2，              。
    dp = 1
    #               。  minDist  ，              。  minDist  ，            。
    minDist = 20
    # param1 Canny      
    # param2 cv2.HOUGH_GRADIENT        。    ，        。
    # minRadius :      ，     ，    
    # maxRadius :      ，    ，    
    circles = cv.HoughCircles(gray_img, method, dp, minDist=minDist, param1=70, param2=30, minRadius=0, maxRadius=20)

    dst_img = img.copy()
    for circle in circles[0, :]:
        #     ，  
        x, y, r = circle
        #     
        cv.circle(dst_img, (x, y), 2, (0, 255, 0), 1)
        #     
        cv.circle(dst_img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2)

        cv.imshow("src", img)
        cv.imshow("result", dst_img)


# 3.     ，     
hough_circle(gray_img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

4.輪郭抽出

画像エッジ抽出または二値化に基づく対象輪郭探索

エッジ抽出の閾値が最終的に輪郭発見結果に影響する

主要APIは以下の2つ

findContours輪郭発見

drawContours描画輪郭

4.1輪郭の検索

     ,     ,      = cv.findContours(  ,       ,       )

# hierarchy[i][3]，     i         、     、   、         

輪郭検索モード:RETR_EXTERNAL最外層プロファイルのみ検出RETR_LISTすべてのプロファイルを抽出しリストに配置し、検出したプロファイルは等級関係を確立しないRETR_CCOMPすべてのプロファイルを抽出し、プロファイルを二層構造(two-level hierarchy)に組織し、最上位層は連通域の周辺境界であり、二次層位内層境界RETR_TREE全ての輪郭を抽出し網状輪郭構造を再構築
輪郭検索アルゴリズム:CHAIN_APPROX_NONE各輪郭の各画素を取得し、隣接する2点の画素位置差が1を超えないCHAIN_APPROX_SIMPLE水平方向、垂直方向、対角線方向の要素を圧縮し、その方向の重点座標のみを保持し、長方形の輪郭が4点で輪郭情報を保存する場合CHAIN_APPROX_TC89_L1Teh-Chinlチェーン近似アルゴリズムCHAIN_APPROX_TC89_KCOSTeh-Chinlチェーン近似アルゴリズム
4.2輪郭の描画

cv.drawContours(  ,     ,       -1     ,     ,      )

((x,y),radius) = cv.minEnclosingCircle(contour)		#      

実装手順:

画像を読み取る

1枚グレーにして

画像の二値化処理

findContoursで輪郭を探す

輪郭の処理

import cv2 as cv

# 1.     
def read_rgb_img(img_name):
    rgb_img = cv.imread(img_name, cv.IMREAD_COLOR)
    cv.imshow("rgb img", rgb_img)
    return rgb_img

# 2.            
def convert_rgb2gray(img):
    gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray_img

# 3.           
def convert_gray2binary(img):
    # binary_img = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 5, 2)
    _, binary_img = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    return binary_img

# 4.   findContours    
def getContours(img):
    _, contours, hierarchy = cv.findContours(img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    print(contours, hierarchy)
    return contours

# 5.        
def draw_contours(img, contours):
    index = -1                  			#      
    thickness = 2              	 			#      
    color = (255, 125, 125)    				#      
    imgg = cv.drawContours(img, contours, index, color, thickness)
    cv.imshow('draw contours', imgg)		#      
    for i, c in enumerate(contours):
        circle = cv.minEnclosingCircle(c)
        ((x, y), radius) = circle
        cv.circle(imgg, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 0, 255), 2)


if __name__ == '__main__':
    img_name = "../img/shape.jpg"

    rgb_img = read_rgb_img(img_name)
    gray_img = convert_rgb2gray(rgb_img)
    binary_imgage = convert_gray2binary(gray_img)
    contours = getContours(binary_imgage)
    draw_contours(rgb_img, contours)

    cv.imshow("gray_img", gray_img)					#      
    cv.imshow("binary_img", binary_imgage)			#      
    cv.imshow('draw_contours_circle', rgb_img)		#           
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()