PythonのOpenCV輪郭最小次元位置

Question

私は屋外シーンの動く物体を分析するために背景減算を使用しています。太陽が出てきたら私は影に問題があります。私は輪郭を使ってオブジェクトを分離しています。現時点では、影が通常は下半分にあるので、輪郭の上半分を単純に分析します。

ゴムドックの輪郭を想像してみよう。私がしたいのは、アヒルの首のy位置、つまり輪郭が最小水平寸法にある位置を見つけることです。 誰かが "アヒルの首"を見つける方法の正しい方向に私を指摘してもらえますか？コードで

、binaryは、移動物体の閾値画像であり、HIGHTとWIDTHは画像の高さと幅であり、labは、LAB色空間内の同じ画像です。

half = int(h/2)行を「ダックネック」をオフにする水平線のy位置を見つける関数に置き換えたいとします。

_,contours,_ = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, 
          cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

# loop over the contours 
for i, cnt in enumerate(contours): 

    # compute the bounding box for the contour 
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) 

    # reject contours outside size range 
    if w > 250 or w < 30 or h > 250 or h < 30 : 
      continue 

    # make sure the box is inside the frame 
    if x <= 0 or y <= 0 or x+w >= (WIDTH -1) or y+h >= (HIGHT -1): 
      continue 

    # isolate feature 
    half = int(h/2) 
    roi = lab[y:y+half, x:x+w] 
    mask = binary[y:y+half, x:x+w] 

    # calculate the mean of the colour 
    mean = cv2.mean(roi, mask = mask) 
    # note: mean is L a b 
    L = int(mean[0]) 
    a = int(mean[1]) 
    b = int(mean[2]) 
    print L,a,b 

私はOpenCVの3とPython 2.7

P.S.を使用しています私はシャドウを識別するバックグラウンド減算器MOG2を試しましたが、それは私の使用のために騒々しい方法であり、実行可能ではありません。

Answer 1

画像をぼかすためのマスクを定義することで、谷から上と下のブロブを壊すことができます。これをコードに適用すると、次のようになります。

# loop over the contours 
for i, cnt in enumerate(contours): 

    # compute the bounding box for the contour 
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) 

    # reject contours outside size range 
    if w > 250 or w < 30 or h > 250 or h < 30 : 
      continue 

    # make sure the box is inside the frame 
    if x <= 0 or y <= 0 or x+w >= (WIDTH -1) or y+h >= (HIGHT -1): 
      continue 

    # --------------- 
    # create a mask for erosion, you can play with the mask size/shape 
    mask = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)) 
    # erode the original image 
    eroded_img = cv2.erode(binary,mask,iterations = 1) 
    cv2.imshow("Eroded image",eroded_img) 
    # find the middle of the two new contours 
    _,new_contours,_ = cv2.findContours(eroded_img, cv2.RETR_EXTERNAL, 
         cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
    (_, y_t, _, h_t) = cv2.boundingRect(new_contours[0]) 
    (_, y_b, _, h_b) = cv2.boundingRect(new_contours[1]) 
    bottom_top_y = max(y_t, y_b) # highest y of bottom part 
    top_bottom_y = min(y_t+h_t, y_b+h_b) # lowest y of top part 
    half = top_bottom_y + (bottom_top_y - top_bottom_y)/2 
    # ------------ 

    # isolate feature 
    roi = lab[y:y+half, x:x+w] 
    mask = binary[y:y+half, x:x+w] 

    # calculate the mean of the colour 
    mean = cv2.mean(roi, mask = mask) 
    # note: mean is L a b 
    L = int(mean[0]) 
    a = int(mean[1]) 
    b = int(mean[2]) 
    print L,a,b 

希望すると助かります！バイナリイメージの形態的操作の例については、hereを参照してください。