OpenCV – 輪郭の特徴分析について

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)


def draw_contours(img, contours, ax):
    """輪郭の点及び線を画像上に描画する。
    """
    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"))

# 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, bin_img = cv2.threshold(gray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

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

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭の面積を計算する。
    area = cv2.contourArea(cnt)
    print(f"contour: {i}, area: {area}")

contours2 = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) >= 5000, contours))

max_contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))

for i, cnt in enumerate(contours):
    print(f"contour: {i}, number of points: {len(cnt)}")

approx_contours = []
for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭の周囲の長さを計算する。
    arclen = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 輪郭を近似する。
    approx_cnt = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon=0.005 * arclen, closed=True)
    approx_contours.append(approx_cnt)

# 三角形を探す
triangles = list(filter(lambda x: len(x) == 3, approx_contours))

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

plt.show()

# 四角形を探す
triangles = list(filter(lambda x: len(x) == 4, approx_contours))

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

plt.show()

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭の周囲の長さを計算する。
    arclen = cv2.arcLength(cnt, True)
    print(f"contour: {i}, arc length: {arclen:.2f}")

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭のモーメントを計算する。
    M = cv2.moments(cnt)
    # モーメントから重心を計算する。
    cx = M["m10"] / M["m00"]
    cy = M["m01"] / M["m00"]
    print(f"contour: {i}, centroid: ({cx:.2f}, {cy:.2f})")

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

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭に外接する長方形を取得する。
    x, y, width, height = cv2.boundingRect(cnt)
    print(f"contour: {i}, topleft: ({x}, {y}), width: {width}, height: {height}")

    # 長方形を描画する。
    ax.add_patch(
        plt.Rectangle(xy=(x, y), width=width, height=height, color="g", fill=None, lw=2)
    )

plt.show()

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

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭に外接する回転した長方形を取得する。
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    (cx, cy), (width, height), angle = rect
    print(
        f"contour: {i}, center: ({cx:.2f}, {cy:.2f}), "
        f"width: {width:.2f}, height: {height:.2f}, angle: {angle:.2f}"
    )

    # 回転した長方形の4点の座標を取得する。
    rect_points = cv2.boxPoints(rect)
    ax.add_patch(plt.Polygon(rect_points, color="g", fill=None, lw=2))


plt.show()

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

for cnt in contours:
    # 輪郭に外接する円を取得する。
    center, radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    # 描画する。
    ax.add_patch(plt.Circle(xy=center, radius=radius, color="g", fill=None, lw=2))

plt.show()

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

for cnt in contours:
    # 輪郭に外接する三角形を取得する。
    retval, triangle = cv2.minEnclosingTriangle(cnt)
    # 描画する。
    ax.add_patch(plt.Polygon(triangle.reshape(-1, 2), color="g", fill=None, lw=2))


plt.show()

from matplotlib.patches import Ellipse

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

for cnt in contours:
    # 輪郭に外接する三角形を取得する。
    if len(cnt) >= 5:
        center, (width, height), angle = cv2.fitEllipse(cnt)
        # 描画する。
        ax.add_patch(Ellipse(center, width, height, angle, color="g", fill=None, lw=2))


plt.show()

from matplotlib.patches import Ellipse

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


for i, cnt in enumerate(contours):
    retval = cv2.fitLine(cnt, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
    vx, vy, x0, y0 = list(map(np.squeeze, retval))

    h, w = img.shape[:2]
    if vx < 0.0001:
        print(f"y = {x0:.2f}")
        ax.plot([x0, x0], [0, h], label=i)
    else:
        print(f"y = {vy:.2f}/{vx:.2f}(x - {x0:.2f}) + {y0:.2f}")
        f = lambda x: vy / vx * (x - x0) + y0
        ax.plot([0, w], [np.clip(f(0), 0, h), np.clip(f(w), 0, h)], label=i)
ax.legend(fontsize=15, loc="upper right")
plt.show()

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

for cnt in contours:
    # 輪郭の凸包を取得する。
    hull = cv2.convexHull(cnt)
    # 描画する。
    ax.add_patch(plt.Polygon(hull.reshape(-1, 2), color="g", fill=None, lw=2))


plt.show()

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

for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭に外接する回転した長方形を取得する。
    is_convex = cv2.isContourConvex(cnt)
    print(f"contour: {i}, is_convex: {is_convex}")


plt.show()

approx_contours = []
for i, cnt in enumerate(contours):
    # 輪郭の周囲の長さを計算する。
    arclen = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 輪郭を近似する。
    approx_cnt = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon=0.005 * arclen, closed=True)
    approx_contours.append(approx_cnt)
    # 元の輪郭及び近似した輪郭の点の数を表示する。
    print(f"contour {i}: before: {len(cnt)}, after: {len(approx_cnt)}")

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

# sin 曲線を作成する。
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 20, dtype=np.float32)
y = np.sin(x)
contour = np.column_stack((x, y)).reshape(-1, 1, 2)

# sin 曲線を描画する。
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(contour[:, 0, 0], contour[:, 0, 1], "o-", label="sin")

# sin 曲線の弧長を計算する。
arclen = cv2.arcLength(contour, closed=False)

for ratio in [0.1, 0.01, 0.001]:
    # 輪郭を近似する。
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon=ratio * arclen, closed=False)
    print(f"eps: {ratio * arclen:.2f}, number of points; {len(approx)}")
    # 近似した輪郭を描画する。
    ax.plot(approx[:, 0, 0], approx[:, 0, 1], "o-", label=f"ratio={ratio}")
ax.legend()
plt.show()