OpenCV に基づく画像の色と形状の認識は、次の原理によって実現されます。
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画像の前処理: まず、カラー画像をグレースケール画像に変換します。これは、グレースケール イメージでは各ピクセルにカラー チャネルが 1 つだけあり、その後の処理が容易になるために行われます。
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しきい値セグメンテーション: グレースケール イメージに対してしきい値セグメンテーションを実行し、イメージをバイナリ イメージに変換します。しきい値セグメンテーションでは、しきい値を設定し、しきい値よりも高いグレースケール値を持つ画像内のピクセルを白 (255) として設定し、しきい値よりも低いグレースケール値を持つピクセルを黒 (0) として設定します。これにより、画像内のターゲット オブジェクトが背景から分離されます。
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輪郭検出: OpenCV の輪郭検出機能を使用して、
cv2.findContours()バイナリ イメージ内の輪郭を検出します。輪郭は、ターゲット オブジェクトの形状を表すことができる一連の接続された境界点です。 -
形状特徴抽出：輪郭の周囲長や面積などの特徴を計算し、対象物の形状を決定します。たとえば、輪郭の周囲を計算し、
cv2.approxPolyDP( )近似多角形法を使用して輪郭を近似して、多角形の頂点の数を取得できます。頂点の数やその他の特徴に基づいて、正方形、長方形、ひし形などの形状を決定できます。 -
色認識: 前処理段階で、必要に応じて画像を色セグメント化またはフィルタリングして、関心のある色領域を抽出できます。例えば、
cv2.inRange()色の範囲を設定し、範囲内の色を白、範囲外の色を黒にする機能を利用することで、対象オブジェクトの色の領域を抽出することができます。
上記の手順に基づいて、OpenCV を通じて画像の色と形状の認識を実現できます。具体的な実装方法は、特定のニーズやシナリオの複雑さに応じて異なり、他のアルゴリズムやテクノロジーと組み合わせて改善および最適化する必要がある場合があります。