輪郭検出と機能

1. 実験の紹介

1. 実験内容

このラボでは、輪郭検出とその機能について学びます。

2. 実験のポイント

• バイナリ画像を生成して輪郭を見つける
• 輪郭を見つけて描く
• 輪郭の特徴
• 外接長方形

3. 実験環境

• Python 3.6.6
• しこり
• マットプロットライブラリ
• CV2

2. 実験手順

1 リソースをインポートして画像を表示する

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

%matplotlib inline

# 读入图像
image = cv2.imread('images/thumbs_up_down.jpg')

# 将颜色更改为RGB（从BGR）
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85e35db080>

2 輪郭を見つけるためにバイナリ画像を生成します

# 转换为灰度
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 创建一个二进制阈值图像
retval, binary = cv2.threshold(gray, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

plt.imshow(binary, cmap='gray')

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85940d92e8>

3 輪郭を見つけて描く

# 从带阈值的二进制图像中查找轮廓

retval,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像的副本上绘制所有轮廓
contours_image = np.copy(image)
contours_image = cv2.drawContours(contours_image, contours, -1, (0,255,0), 3)

plt.imshow(contours_image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85940c2438>

3. 実験タスク

タスク 1: 輪郭の特徴

各等高線には、等高線の面積、方向 (ほとんどの等高線が指す方向)、周囲長、およびOpenCV ドキュメント (こちら)で概説されているその他の多くのプロパティなど、計算できる多数の特徴があります。

次のセルでは、左右の輪郭の方向を識別するように求められます。手の方向を明確にし、どちらの手で親指が上でどちらの手で親指が下であるかを確認します。

方向：

オブジェクトの方向は、オブジェクトが向いている角度です。輪郭の角度を見つけるには、まず輪郭に適合する楕円を見つけて、その形状から抽出する必要があります角度。

# Fit an ellipse to a contour and extract the angle from that ellipse
(x,y), (MA,ma), angle = cv2.fitEllipse(selected_contour)

方向値

これらの方向の値は、X 軸から測定された度単位です。値 0 は平らな線を意味し、値 90 は輪郭が直線を指していることを意味します。

したがって、各シルエットに対して計算された方向角度から、手の一般的な位置がわかるはずです。親指を上にした手は、親指を下にした手よりも高い位置（90 度に近い位置）にする必要があります。

演習 1: 各輪郭の方向を見つける

## TODO: 完成此功能，以便
## 返回轮廓列表的方向
## 列表应与轮廓顺序相同
## 即第一个角度应该是第一个轮廓的方向
def orientations(contours):
    """
    方向 
    :参数轮廓: 轮廓列表
    :返回值: 角度，轮廓的方向
    """
    
    # 创建一个空列表以存储角度
    # 提示：使用angles.append（value）将值添加到此列表中
    angles = []
    for contour in contours:
    # 找到适合轮廓的椭圆椭圆
      ellipse = cv2.fitEllipse(contour)
    # 提取角度
      angle = ellipse[2]
    # 把提取的角度添加到列表
      angles.append(angle)
    return angles


# ---------------------------------------------------------- #
# 打印方向值
angles = orientations(contours)
print('Angles of each contour (in degrees): ' + str(angles))

Angles of each contour (in degrees): [61.35833740234375, 82.27550506591797]

タスク 2: 境界四角形

次のセルでは、親指を上に向けた *左手* の手の輪郭を囲む境界四角形を見つけて、それを使用して画像をトリミングし、その手に焦点を合わせるよう求められます。

# 查找选定轮廓的边界矩形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(selected_contour)

# 将边界矩形绘制为紫色框
box_image = cv2.rectangle(contours_image, (x,y), (x+w,y+h), (200,0,200),2)

画像をトリミングするには、含める画像の正しい幅と高さを選択します。

# 使用边界矩形（x，y，w，h）的尺寸进行裁剪
cropped_image = image[y: y + h, x: x + w] 

演習 2: 輪郭の周りの画像をトリミングする

## TODO: 完成此功能，以便
## 它会返回原始图像的新裁剪版本
def left_hand_crop(image, selected_contour):
    """
    Left hand crop 
    :参数图像：原始图像
    :参数selectec_contour：将用于裁剪的轮廓
    :返回值: cropped_image, 左手周围的裁剪图像
    """
    
    ## TODO: 检测左手轮廓的边界矩形
    
    # 查找选定轮廓的边界矩形
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(selected_contour)

    # 将边界矩形绘制为紫色框
    box_image = cv2.rectangle(contours_image, (x,y), (x+w,y+h), (200,0,200),2)
    
    ## TODO: 使用边界矩形的尺寸裁剪图像
    # 复制图像进行裁剪
    
    cropped_image = np.copy(image)
    cropped_image = box_image[y: y + h, x: x + w]
    return cropped_image


## TODO: 从列表中选择左侧轮廓
## 替换此值
selected_contour = contours[1]


# ---------------------------------------------------------- #
# 如果选择了轮廓
if(selected_contour is not None):
    # 调用带有该轮廓的裁剪函数作为参数
    cropped_image = left_hand_crop(image, selected_contour)
    plt.imshow(cropped_image)