画像を二値化し輪郭抽出する
やること
- ファイル名を指定して画像ファイル読み出す
- ファイル名を指定して画像ファイルをグレースケールで読み出す
- グレースケール画像を平均化(ぼかし)処理する
- ぼかした画像を二値化する
- 二値化画像から輪郭抽出し元画像に緑で重ね書きし別ウィンドウで表示する
- キー入力で表示用ウィンドウを破棄し終了
使った関数
- cv2.imread : 画像ファイルの読み出し
第2引数にcv2.IMREAD_GRAYSCALE(または0)を指定することでグレースケール変換し読み出す - cv2.blur : 画像の平均化(ぼかし)処理。周囲の画素との輝度平均化処理がされる。
- cv2.threshold : 画像の閾値処理
- cv2.findContours:輪郭抽出処理
- cv2.drawContours:輪郭描画処理
- cv2.imshow : 画像を別ウィンドウに表示する
環境
準備
画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、"bricks.jpg"というファイル名で、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました。
コード
※cv2.findContoursの戻り値はこのブログで使っているOpenCV 4では2つですが、前バージョンOpenCV 3では3つで書式が異なります
import cv2 #OpenCVのインポート fname="bricks.jpg" #開く画像ファイル名 threshold=127 #二値化閾値 img_color= cv2.imread(fname) #画像を読み出しオブジェクトimg_colorに代入 img_gray = cv2.imread(fname,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #画像をグレースケールで読み出しオブジェクトimg_grayに代入 img_blur = cv2.blur(img_gray,(9,9)) #img_grayを平均化領域9x9で平均化処理しimg_blurに代入 ret, img_binary= cv2.threshold(img_blur, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) #オブジェクトimg_blurを閾値threshold(127)で二値化しimg_binaryに代入 contours, hierarchy = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #img_binaryを輪郭抽出 cv2.drawContours(img_color, contours, -1, (0,255,0), 2) #抽出した輪郭を緑色でimg_colorに重ね書き cv2.imshow("contours",img_color) #別ウィンドウを開き(ウィンドウ名 "contours")オブジェクトimg_colorを表示 cv2.waitKey(0) #キー入力待ち cv2.destroyAllWindows() #ウインドウを閉じる
実行結果
別ウィンドウが開き、緑で輪郭抽出した元画像が表示されます