AI coordinator blog

OpenCVを使って動く物体の輪郭検出をやってみた

こんにちは。

AI coordinatorの清水秀樹です。

今更ながらにOpenCVの凄さを実感しました。

まさか物体の輪郭検出までできるとは・・・

ということで早速試してみたので、その紹介になります。

ただ、物体といっても動く物体に限ります。

つまり静止していると何も反応しませんので悪しからず。

参考にさせて頂いたサイト

tata色々な備忘録

GitHub

情報提供ありがとうございます。

開発環境

macOS Sierra

Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64

python 3.5.2

opencv3 3.1.0

ソースコードの紹介

突貫工事的に作成したので記述方法がおかしいかもしれませんが、そこはご容赦ください。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

def flame_sub(im1,im2,im3,th,blur):

    d1 = cv2.absdiff(im3, im2)
    d2 = cv2.absdiff(im2, im1)
    diff = cv2.bitwise_and(d1, d2)
    # 差分が閾値より小さければTrue
    mask = diff < th
    # 背景画像と同じサイズの配列生成
    im_mask = np.empty((im1.shape[0],im1.shape[1]),np.uint8)
    im_mask[:][:]=255
    # Trueの部分（背景）は黒塗り
    im_mask[mask]=0
    # ゴマ塩ノイズ除去
    im_mask = cv2.medianBlur(im_mask,blur)

    return  im_mask

if __name__ == '__main__':

    cam = cv2.VideoCapture(0)
    #cam.set(3, 640)  # Width
    #cam.set(4, 380)  # Heigh
    im1 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    im2 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    im3 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    while True:
        # フレーム間差分計算
        im_fs = flame_sub(im1,im2,im3,5,7)
        cv2.imshow("Motion Mask",im_fs)
        
        #輪郭を検出
        cunts = cv2.findContours(im_fs,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]        
        ret, frame = cam.read()
        
        #四角で囲む
        #for pt in cunts:
        #    x,y,w,h = cv2.boundingRect(pt)
        #    if w < 100: continue
        #    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h),(0, 255, 0), 3)
        
        #輪郭を抽出する
        cv2.drawContours(frame,cunts,-1,(0,255,0),3)
        
        cv2.imshow("Input",frame)
        
        im1 = im2
        im2 = im3
        im3 = cv2.cvtColor(cam.read()[1], cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        key = cv2.waitKey(10)
        # Escキーが押されたら
        if key == 27:
            cv2.destroyAllWindows()
            break

一応、四角で囲むロジックもコメントアウトで記述してあるので、輪郭を抽出するロジックと入れ替えて使用することもできます。

実行結果

画面が重ねて２画面表示するようになっています。

カラー映像と２値化した映像です。

どんな用途に使えそうかどうかは別として、こういったことができること自体が色々な可能性を秘めているような気がしますね。

車の形だとハッキリわかります。

ぜひお試しあれ。

それではまた。