回転を考慮した外接矩形を描画する - Pythonでいろいろやってみる

図形に対して領域を検出し、回転を考慮した外接矩形を描画します。まず画像を二値化し、cv2.findContours()で領域を検出。検出した領域のうち最も大きいものに対して、cv2.minAreaRect()で外接矩形を描画します。物体の大きさや傾きの検出に応用できます。

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、ファイル名'baguette.jpg'で、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました。
f:id:T_A_T:20190604212212j:plain
baguette.jpg

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
import numpy as np

# 画像ファイル名
fname='baguette.jpg'
# 二値化閾値
threshold=220 

# 画像を読み出しオブジェクトimg_colorに代入
img_color= cv2.imread(fname) 
# 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_gray = cv2.imread(fname,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
# img_grayを平均化領域9x9で平均化処理しimg_blurに代入
img_blur = cv2.blur(img_gray,(9,9)) 

# オブジェクトimg_blurを閾値threshold(220)で反転二値化しimg_binaryに代入
ret, img_binary= cv2.threshold(img_blur, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 
# img_binaryを輪郭抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

# 最も大きい輪郭に外接矩形を作成し、画像に重ね書き
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
img = cv2.drawContours(img_color,[box],0,(0,255,0),2)
cv2.imwrite('baguette_mar.jpg',img)  

# 外接矩形の座標、回転角の表示
print('外接矩形の座標')
print(box)
print('回転角:')
print(rect[2])