クリスマスではないけど、一応アドベントカレンダーの名目で二日目の記事書かせてもらいますOUCCの2DCG班長です。最初は適当にunityの音声認識の記事でも書いてやり過ごそうと思ってたんですが、一日目の先代の部長が結構頑張ってたんで、それを見て急遽書く内容変更して、一日で出来るけどそこそこ難易度のあるテーマを考えました。シートン学園を見ながら3時間くらい悩んだ結果、PCの隣にあったMONO消しゴムのデザインがエストニアの国旗に似ているな～とふと気が付いて、現在に至ります。
コードが300行あって説明が大変なので要点をかいつまんで書きます。読んでも幸せになれない可能性があるので、青い鳥をお探しの方は結果まで飛ばした後、AMAZONにお買い求めください。
おはようございました。現在12時です。どうやら記事を書いていたのは夢落ちではないそうですね。さて...
import cv2
import numpy as np
import compare #引用したコードを記載した場所
def main():
sample=cv2.imread("./data/monoEraser.jpg")
testImg=cv2.imread("./data/test1.jpg")
height, width, channels = testImg.shape
image_size = height * width
testImg_b= cv2.GaussianBlur(testImg, (9, 9), 2)
hsv=cv2.cvtColor(testImg_b,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([110, 50, 50])
upper = np.array([240, 255, 255])
frame_mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
img2,blueArea = getColorArea(frame_mask, testImg)
lower = np.array([0, 0, 0])
upper = np.array([180, 255, 50])
frame_mask2=cv2.inRange(hsv,lower,upper)
kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8)
frame_mask2 = cv2.dilate(frame_mask2, kernel)
frame_mask2 = cv2.erode(frame_mask2, kernel)
testImg_g=cv2.cvtColor(testImg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_canny=cv2.Canny(frame_mask2,300,400)
img,blackArea=getColorArea(frame_mask2, testImg)
rects=[]
for i, blue_a in enumerate(blueArea) :
for j,black_a in enumerate(blackArea):
b,rect=checkAreaRatio(testImg,blue_a,black_a)
if(b):
rects.append(rect)
deleteRects=[]
for i, rect1 in enumerate(rects):
for j,rect2 in enumerate(rects):
if(i>j):
k= checkContain(rect1,rect2,height,width)
if(k==1):
deleteRects.append(rect2)
elif(k==2):
deleteRects.append(rect1)
for rect1 in deleteRects:
rects.remove(rect1)
deleteRects=[]
for rect1 in rects:
if(not compareTrait(sample,img,rect1)):
deleteRects.append(rect1)
for rect1 in deleteRects:
rects.remove(rect1)
for rect1 in rects:
img=changeColorItaly(img,rect1)
cv2.imshow("sample2", img)
cv2.imwrite("./data/output6.png", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def changeColorItaly(img,rect):
height, width, channels = img.shape
mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
mask1 = np.copy(mask)
mask1 = cv2.drawContours(mask1, [box], 0, 255, 1)
mask1 = fillArea(mask1, int(rect[0][0] + 2), int(rect[0][1] + 2))
mask2 = np.copy(mask)
mask2 = cv2.drawContours(mask2, [box], 0, 255, 1)
mask2 = fillArea(mask2, int(rect[0][0] + 2), int(rect[0][1] + 2))
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([110, 50, 50])
upper = np.array([240, 255, 255])
frame_mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
lower = np.array([0, 0, 0])
upper = np.array([180, 255, 50])
frame_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
mask1=cv2.bitwise_and(frame_mask,mask1)
mask2=cv2.bitwise_and(frame_mask2,mask2)
mask1=cv2.cvtColor(mask1,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
mask2=cv2.cvtColor(mask2,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for x in range(height):
for y in range(width):
b, g, r = mask1[x, y]
if (b, g, r) == (0, 0, 0):
continue
img[x, y] = 99, 135, 0
for x in range(height):
for y in range(width):
b, g, r = mask2[x, y]
if (b, g, r) == (0, 0, 0):
continue
img[x, y] = 57, 41, 206
return img
def compareTrait(sample,img,rect):
height, width, channels = img.shape
mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
mask1 = np.copy(mask)
mask1 = cv2.drawContours(mask1, [box], 0, 255, 1)
mask1=fillArea(mask1,int(rect[0][0]+2),int(rect[0][1]+2))
mask1=cv2.cvtColor(mask1,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
img2=cv2.bitwise_and(img,mask1)
return compare.compare(sample,img2)
def checkContain(rect1,rect2,height,width):#領域の中に領域があるかチェック
mask = np.zeros((height , width ), dtype=np.uint8)
box=cv2.boxPoints(rect1)
box = np.int0(box)
mask1 = np.copy(mask)
mask1 = cv2.drawContours(mask1, [box], 0, 255, 1)
mask1=fillArea(mask1,int(rect1[0][0]+2),int(rect1[0][1]+2))
box = cv2.boxPoints(rect2)
box = np.int0(box)
mask2 = np.copy(mask)
mask2 = cv2.drawContours(mask2, [box], 0, 255, 1)
mask2 = fillArea(mask2, int(rect2[0][0] + rect2[1][0] / 2),int( rect2[0][1] + rect2[1][1] / 2))
mask3=cv2.bitwise_and(mask1,mask2)
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask3, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if(len(contours)<=0):
return 0
area3 = cv2.contourArea(contours[0])
area1=rect1[1][0]*rect1[1][1]
area2 = rect2[1][0] * rect2[1][1]
ratio=0.9
if(area3>area1*ratio):
return 1
elif(area3>area2*ratio):
return 2
else:
return 0
def checkAreaRatio(img,mask1,mask2):
mask1,cnt_mask1=mask1
mask2, cnt_mask2 = mask2
kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8)
mask4=cv2.dilate(mask1,kernel)
mask5=cv2.dilate(mask2,kernel)
mask6=cv2.bitwise_and(mask4,mask5)
if(np.average(mask6)>0):#隣り合っている領域を除外
return False,None
area1=cv2.contourArea(cnt_mask1)
area2=cv2.contourArea(cnt_mask2)
cnt_mask3=np.concatenate([cnt_mask1,cnt_mask2])
rect = cv2.minAreaRect(cnt_mask3)
area3= rect[1][0]*rect[1][1]
if (area3 > (area1 + area2) * 3 or area3<(area1 + area2) * 1.6):#比率で除外
return False,None
#box = cv2.boxPoints(rect)
#box = np.int0(box)
#img2=np.copy(img)
#img2 = cv2.drawContours(img2, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
return True,rect
def getColorArea(frame_mask, draw_img, draw=False):
ret, testImg_g2 = cv2.threshold(frame_mask, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(testImg_g2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
height, width, channels = draw_img.shape
img=draw_img
if(draw):
img = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
cont_area=[]
for i, contour in enumerate(contours):
area = cv2.contourArea(contour)
image_size=height*width
if area < 500:
continue
if image_size * 0.99 < area:
continue
epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
if(draw):
cv2.drawContours(img,[approx], -1, (255, 0, 255), 2)
mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [approx], -1, (255, 0, 255), 2)
M = cv2.moments(contour)
mask= fillArea(mask,int(M['m10']/M['m00']),int(M['m01']/M['m00']))#引数に重心を入れている
cont_area.append((mask,contour))
return img,cont_area
def fillArea(img,startx,starty,color=(0,0,255)):
channels=0
height=0
width=0
if(img.ndim==2):
channels=1
height, width = img.shape
elif(img.ndim==3):
height, width, channels = img.shape
mask = np.zeros((height+2, width+2), dtype=np.uint8)#+2しないとエラー
if(channels==3):
pass
else:
color=255
retval, img2, mask, rect = cv2.floodFill(img, mask, seedPoint=(startx, starty), newVal=color)
if(np.average(img2)>100):#もし塗りつぶしが多ければ
img2=cv2.bitwise_not(img2)#反転
return img2
if __name__ == '__main__':
main()
