OpenCV – watershed で画像のセグメンテーションを行う方法

import cv2
from IPython.display import Image, display


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))

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


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

# グレースケール形式に変換する。
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 大津の手法で2値化する。
ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# ノイズを削除する。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img_bin = cv2.morphologyEx(img_bin, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
imshow(img_bin)

contours, hierarchy = cv2.findContours(
    img_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)
dst = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0, 255, 0), 2)
imshow(dst)

# sure background 領域を抽出する。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img_sure_bg = cv2.dilate(img_bin, kernel, iterations=3)
imshow(img_sure_bg)

# 距離マップを作成する。
img_dist = cv2.distanceTransform(img_bin, cv2.DIST_L2, 5)
imshow(img_dist)

# sure foreground 領域を抽出する。
ret, img_sure_fg = cv2.threshold(img_dist, 0.5 * img_dist.max(), 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_sure_fg = img_sure_fg.astype(np.uint8)  # float32 -> uint8
imshow(img_sure_fg)

# 前景か背景か判断できない領域を抽出する。
img_unknown = cv2.subtract(img_sure_bg, img_sure_fg)
imshow(img_unknown)

# sure foreground にたいして、ラベル付を行う。
ret, markers = cv2.connectedComponents(img_sure_fg)
print(np.unique(markers))

# 前景か背景か判断できない領域はラベル0を割り当てる。
markers += 1
markers[img_unknown == 255] = 0
print(np.unique(markers))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))

ax.imshow(markers, cmap="gist_ncar")
plt.show()

# watershed アルゴリズムを適用する。
markers = cv2.watershed(img, markers)
print(np.unique(markers))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.imshow(markers, cmap="tab20b")
plt.show()

labels = np.unique(markers)

coins = []
for label in labels[2:]:  # labels[0]: 境界ラベル、labels[1]: 背景ラベルは無視する。
    # ラベル label の領域のみ前景、それ以外は背景となる2値画像を作成する。
    target = np.where(markers == label, 255, 0).astype(np.uint8)

    # 作成した2値画像に対して、輪郭抽出を行う。
    contours, hierarchy = cv2.findContours(
        target, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )
    coins.append(contours[0])

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