特定の色の物体の座標を検出[Python]

1. 概要

PythonのOpenCVを使って特定の色の物体の座標を検出するプログラムのサンプルを書いた．青色の物体がどこにあるかを検出できるようにしてあります．
手法は以下のような手順です

1. HSV色空間に変換して
2. 青色を部分を抽出して
3. 抽出した各部分をラベリングして
4. ラベリングした塊の面積，座標を計算
5. 最も面積の大きい座標を返す

2. ソースコード

	import cv2
	import numpy as np
	# 0 <= h <= 179 (色相)　OpenCVではmax=179なのでR:0(180),G:60,B:120となる
	# 0 <= s <= 255 (彩度)　黒や白の値が抽出されるときはこの閾値を大きくする
	# 0 <= v <= 255 (明度)　これが大きいと明るく，小さいと暗い
	# ここでは青色を抽出するので120±20を閾値とした
	LOW_COLOR = np.array([100, 75, 75])
	HIGH_COLOR = np.array([140, 255, 255])
	# 抽出する青色の塊のしきい値
	AREA_RATIO_THRESHOLD = 0.005
	def find_specific_color(frame,AREA_RATIO_THRESHOLD,LOW_COLOR,HIGH_COLOR):
	"""
	指定した範囲の色の物体の座標を取得する関数
	frame: 画像
	AREA_RATIO_THRESHOLD: area_ratio未満の塊は無視する
	LOW_COLOR: 抽出する色の下限(h,s,v)
	HIGH_COLOR: 抽出する色の上限(h,s,v)
	"""
	# 高さ，幅，チャンネル数
	h,w,c = frame.shape
	# hsv色空間に変換
	hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
	# 色を抽出する
	ex_img = cv2.inRange(hsv,LOW_COLOR,HIGH_COLOR)
	# 輪郭抽出
	_,contours,hierarchy = cv2.findContours(ex_img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
	# 面積を計算
	areas = np.array(list(map(cv2.contourArea,contours)))
	if len(areas) == 0 or np.max(areas) / (h*w) < AREA_RATIO_THRESHOLD:
	# 見つからなかったらNoneを返す
	print("the area is too small")
	return None
	else:
	# 面積が最大の塊の重心を計算し返す
	max_idx = np.argmax(areas)
	max_area = areas[max_idx]
	result = cv2.moments(contours[max_idx])
	x = int(result["m10"]/result["m00"])
	y = int(result["m01"]/result["m00"])
	return (x,y)
	def test():
	img = cv2.imread("sample.jpg")
	# 位置を抽出
	pos = find_specific_color(
	img,
	AREA_RATIO_THRESHOLD,
	LOW_COLOR,
	HIGH_COLOR
	)
	if pos is not None:
	cv2.circle(img,pos,10,(0,0,255),-1)
	cv2.imwrite("result.jpg",img)
	def main():
	# webカメラを扱うオブジェクトを取得
	cap = cv2.VideoCapture(0)
	while True:
	ret,frame = cap.read()
	if ret is False:
	print("cannot read image")
	continue
	# 位置を抽出
	pos = find_specific_color(
	frame,
	AREA_RATIO_THRESHOLD,
	LOW_COLOR,
	HIGH_COLOR
	)
	if pos is not None:
	# 抽出した座標に丸を描く
	cv2.circle(frame,pos,10,(0,0,255),-1)
	# 画面に表示する
	cv2.imshow('frame',frame)
	# キーボード入力待ち
	key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
	# qが押された場合は終了する
	if key == ord('q'):
	break
	cv2.destroyAllWindows()

view raw detect_color_position.py hosted with ❤ by GitHub

3. 結果

test()でsamle.jpgに対して処理を行います．またmain()でウェブカメラの画像をリアルタイムで処理します．
以下はsample.jpgに処理を適用した結果です．

4.参考

• OpenCV - findContours() による輪郭抽出 - Pynote
• OpenCV - 輪郭を近似する、面積を求める、Bounding Box を求める方法について - Pynote
• Python, OpenCVで画像ファイルの読み込み、保存（imread, imwrite） | note.nkmk.me