OpenCV – findContours で画像から輪郭を抽出する方法

import cv2
import numpy as np
from IPython import display
from matplotlib import pyplot as plt


def imshow(img, format=".jpg", **kwargs):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    img = cv2.imencode(format, img)[1]
    img = display.Image(img, **kwargs)
    display.display(img)


# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg")

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化する
ret, img_bin = cv2.threshold(gray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)
imshow(img_bin)

# 輪郭を抽出する。
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    img_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

# 面積が小さい輪郭は誤検出として削除する
contours = [x for x in contours if cv2.contourArea(x) > 100]

# 輪郭を描画する。
cv2.drawContours(img, contours, -1, color=(0, 0, 255), thickness=2)

imshow(img)

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample2.jpg")

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化する
ret, img_bin = cv2.threshold(gray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 輪郭を抽出する。
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    img_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

for i, cnt in enumerate(contours):
    print(f"contours[{i}].shape: {cnt.shape}")

def draw_contours(ax, img, contours):
    ax.imshow(img)
    ax.set_axis_off()

    for i, cnt in enumerate(contours):
        # 形状を変更する。(NumPoints, 1, 2) -> (NumPoints, 2)
        cnt = cnt.squeeze(axis=1)
        # 輪郭の点同士を結ぶ線を描画する。
        ax.add_patch(plt.Polygon(cnt, color="b", fill=None, lw=2))
        # 輪郭の点を描画する。
        ax.plot(cnt[:, 0], cnt[:, 1], "ro", mew=0, ms=4)
        # 輪郭の番号を描画する。
        ax.text(cnt[0][0], cnt[0][1], i, color="r", size="20", bbox=dict(fc="w"))


fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
draw_contours(ax, img, contours)

plt.show()

import pandas as pd
from anytree import Node, RenderTree  # anytree がない場合は pip install anytree


def print_hierarchy(hierarchy):
    n_contours = len(hierarchy[0])

    # ノードを作成する。
    nodes = {i: Node(f"contour {i}") for i in range(n_contours)}
    nodes[-1] = Node("root")

    # エッジを作成する。
    data = []
    for i in range(n_contours):
        next_sibling, prev_sibling, first_child, parent = hierarchy[0, i]
        nodes[i].parent = nodes[parent]

        data.append(
            {
                "next_sibling": next_sibling,
                "prev_sibling": prev_sibling,
                "first_child": first_child,
                "parent": parent,
            }
        )
    data = pd.DataFrame(data)
    display.display(data)

    # 木を出力する。
    for pre, fill, node in RenderTree(nodes[-1]):
        print("{}{}".format(pre, node.name))

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample3.jpg")

# グレースケールに変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化する
ret, img_bin = cv2.threshold(gray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 抽出した輪郭を描画する。
params = ["cv2.RETR_EXTERNAL", "cv2.RETR_LIST", "cv2.RETR_CCOMP", "cv2.RETR_TREE"]


for i, param in enumerate(params):
    display.display(display.Markdown(f"#### {param}"))
    mode = eval(param)

    # 輪郭を抽出する。
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, mode, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 階層構造を出力する。
    print_hierarchy(hierarchy)

    # 輪郭を描画する。
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
    ax.set_title(param)
    draw_contours(ax, img, contours)
    plt.show()