画像を二値化して輪郭抽出、輪郭の個数を表示する

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、輪郭の個数を表示。元画像に輪郭を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
len：コンテナ型オブジェクトのサイズを取得する
環境
windows10 home
Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0
Python 3.7.0
OpenCV 4.0.0

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
print(len(contours)) #抽出した輪郭の個数を表示する

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