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OCRで内容を読み取る準備ができたした(内容の読み取りは次の蚘事で玹介予定) © Copyright 2020 WATLAB -Python, 信号凊理, AI-. OpenCV 3core + contribをPython 3の環境にむンストヌルOpenCV 2ずOpenCV 3の違い簡単な動䜜チェック, ■ 静止画像の凊理に぀いおはこちら 免蚱蚌ず同じサむズのカヌド(nanacoカヌド)の茪郭を OpenCV で怜出し、射圱倉換するこずでカヌドの内容が読みやすいようにしたした. OpenCVを䜿った顔認識Haar-like特城分類噚 OpenCV 3ずPython 3で特城量マッチングA-KAZE, KNN # 画像読蟌 img1 = cv2 . Opencvで読み蟌んだ画像はnumpy配列になっおいるのでnumpyのtranposeで転眮するこずで90床回転の準備をする transpose_img = img.transpose(1,0,2) 画像の90床回転 動画の䞭を移動する物䜓の動きをトラッキング(远跡)するこずが出来れば、その物䜓の倉䜍や速床、加速床ずいった物理量を蚈算するこずが出来たす。ここでは、Python/OpenCVを䜿っお動画内物䜓トラッキングコヌドの䟋を玹介したす。, こんにちは。wat(@watlablog)です。本日は動画凊理の䟋題ずしお、物䜓トラッキングの方法を玹介したす, 蚀葉の䜿われ方は分野によっお様々ですが、䟋えばマヌケティング分野では、むンタヌネットを閲芧しおいるナヌザがどのペヌゞを芋おどのリンクを蟿ったかを調べるこずもトラッキングず呌びたす。, たた信号凊理の分野では、回転䜓のFFT分析でわかる回転次数の倉化を远うこずもトラッキングず呌びたす。, このペヌゞでは動画内の物䜓の移動を远跡する内容を扱い、同じくトラッキングず呌びたす。, 動画から物䜓の動きを远跡するずいう凊理は、そのたたで軌跡情報が埗られおいるこずになりたす。, 物理や工孊の実隓では着目しおいる物䜓がどの方向にどれだけ動いたかを知るこずは、事象の理解にずおも重芁です。, 倉䜍センサ、GPSセンサを付けられる芏暡であれば良いのですが、埮小範囲を取り扱っおセンサを付けるこずが出来なかったり、そもそもセンサを取付けるこずで事象の倉化が懞念される堎合等は動画で分析するこずが倚々ありたす。, 動画で軌跡や倉䜍が数倀ずしおわかるずいうこずは、速床や加速床ずいった情報も同時に埗るこずが可胜です。, 動画撮圱や動画ファむルにはFPS(Frames Per Second)、フレヌムレヌトずも呌ばれる時間情報を持っおいたす。, 倉䜍ず速床、加速床はそれぞれ時間による埮積分関係にあるため、FPS情報が取埗できれば算出可胜ずなりたす。, ここで、物䜓トラッキング手順の䟋を玹介しおいきたす。「䟋」ずしおいるのは、このトラッキング技術はケヌスによっお様々な手法を䜿い分ける必芁があり、䞇胜な方法がないからです。, ここでは物䜓の特城量ずしお茪郭情報を怜出し、その情報から䜍眮座暙を取埗する方法を玹介したす。, あくたで䞀䟋ですので、異なる物䜓特城量怜出の方法を芚えたらそれは物䜓トラッキングの手段が増えたこずにもなりたす。, 他の䟋では、ディヌプニュヌラルネットワヌクを䜿った怜出が最新技術でしょうか。CNNやYOLOずいったキヌワヌドで怜玢するず色々出お来たすね。これらはAI技術ですが、ご興味があればAIカテゎリのペヌゞも是非芋おみお䞋さい, 動画内の物䜓トラッキングをするためには、たずは動画ファむルを扱う方法を知る必芁がありたす。, 動画ずいっおもパラパラ挫画のような倚数のフレヌムで構成されおいたす。そのため、基本はフレヌムに察する画像凊理をする方法を芚えおおけば問題ありたせん。, 以䞋の蚘事はそれぞれ「動画のフレヌムに察しある画像凊理をする」ずいう内容ですので、必芁であれば是非ご芧䞋さい。「Python/OpenCVで動䜓怜知!動画の動いおいる郚分を怜出」「Python動画線集!動画に䜍眮制埡したテロップを入れる方法」「Pythonでブログの広告が目立぀かどうか「動的」に評䟡する方法」, 茪郭を始めずする様々な特城量の抜出には、カラヌ画像をそのたた扱うのではなく、グレヌスケヌル化したり二倀化したりずいった前凊理を行うこずが䞀般的です。, 以䞋の蚘事はグレヌスケヌル化や二倀化に関する内容ですので、こちらも必芁に応じおご芧䞋さい。「Python/OpenCVで画像の二倀化をする方法」「Python/OpenCVの適応的閟倀凊理で綺麗な二倀化!」, 本題の茪郭抜出方法ですが、茪郭は䞊蚘グレヌスケヌル化ず二倀化凊理を䜿っお行いたす。, 詳しくは以䞋の蚘事に蚘茉したしたので、䜵せおご芧䞋さい。「Python/OpenCVで画像内オブゞェクトの茪郭抜出をする」,  かなり適圓感はありたすが、圓WATLABブログのロゎマヌクを黒い背景の䞭で動かしおみたした。, 先ほどのサンプル動画に察し、物䜓トラッキングをする党コヌドを以䞋に瀺したす。ポむントは茪郭怜出を行っおいるdef関数です。, 茪郭怜出で埗られたcontoursには茪郭の座暙情報が栌玍されおいたす。この座暙情報をx, y軞それぞれで平均をずったものを物䜓の座暙ずしおいたす。, その他は既に玹介した蚘事内容ず同じです。しかし、今回はカラヌ画像を扱っおいるので、VideoWriterの最埌の匕数がTrueになっおいる点が泚意点です(これをFalseにするず動画が正垞に保存されない)。, 以䞋の動画が実行結果です。移動する物䜓に察しcv2.circleで円を描画しおいたすが、芋事にトラッキング出来おいる結果を埗たした。, 以䞋はおたけですが、このコヌドを先ほどのコヌドの䞀番䞋に远加するこずで、グラフ衚瀺が出来たす。, 以䞋のグラフが軌跡です。綺麗な正匊波を埗るこずが出来たした。瞊軞は画像の堎合䞋が正ですが、このグラフは䞊が正になっおいるこずに泚意が必芁です。, このように軌跡情報が数倀であれば、埌は既に埗おいるFPS情報を䜿っお時間の関数にするこずも可胜ですね。, 本蚘事では動画から各フレヌムを取埗し、フレヌムに察しグレヌスケヌル化ず二倀化凊理を斜し茪郭抜出を行い、茪郭情報から䜍眮座暙を連続的に取埗するこずで軌跡を埗るPythonコヌドを玹介したした。, 動画凊理は基本を習埗すればどれも同じような流れなので、今埌も䜕か画像凊理を芚えたら動画ぞも応甚しおみたいず思いたす。, 今回は茪郭情報からトラッキングをしおみたしたが、他にも色々な手法がありそうですねTwitterでも関連情報を぀ぶやいおいるので、wat(@watlablog)のフォロヌお埅ちしおいたす, 機械工孊を専攻し倧孊院を修了埌、 What is going on with this article? ここでは物䜓の特城量ずしお茪郭情報を怜出し、その情報から䜍眮座暙を取埗する方法を玹介したす. Help us understand the problem. 今回は、特城量が分散しおいるため、党䜓的にマッチしおいたすが、特城点が䞀郚に偏っおいる画像の堎合は、そこにマッチング状況が良奜なものが集䞭するこずになりたす。. 回転マッチでネゞの向きを刀定. OpenCVで特城点を抜出するAgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob debag2: グレむスケヌルたでの画像. この蚘事では、OpenCV の ca[
], OpenCV の Python 版では画像は ndarray で衚されたす。 本題の茪郭抜出方法ですが、茪郭は䞊蚘グレヌスケヌル化ず二倀化凊理を䜿っお行いたす。 詳しくは以䞋の蚘事に蚘茉したしたので、䜵せおご芧䞋さい。 Why not register and get more from Qiita? numpy配列の順番を逆順にする方法でできる. ©Copyright2020 OpenCV画像解析入門.All Rights Reserved. 免蚱蚌の情報を写真から読み取りたい 画像凊理を楜しみたい 抂芁. このテストでは、誀怜知はないようです。, 特城量同士のマッチング状況が良奜なもののみ衚瀺するようにコヌドを䞀郚倉曎しおみたす。, 先ほどずは別の特城量が描画されたした。 → こんな感じで角床を補正しおカヌドを衚瀺できるようになりたした sample2.jpg. 今回解決したい課題は、ネゞの向きの刀定です。状況ずしおは、次の画像のように3぀のレヌンがあり、各レヌンに぀いお流れおくるネゞの向きを刀定する、ずいうものです。 https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s, OpenCV 3core + contribをPython 3の環境にむンストヌルOpenCV 2ずOpenCV 3の違い簡単な動䜜チェック, OpenCVで各皮フィルタヌ凊理をするグラディ゚ント、ハむパス、ラプラシアン、ガりシアン, OpenCVで特城点を抜出するAgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, OpenCVを䜿っお誰の顔なのかを掚定するEigenface, Fisherface, LBPH, OpenCVで圢状のある物䜓の茪郭ず方向を認識する䞻成分分析PCA、固有ベクトル, OpenCVでオプティカルフロヌをリアルタむムに描画するShi-Tomasi法、Lucas-Kanade法, OpenCVを䜿った物䜓远跡マりスで指定した特城点をLucas-Kanade法で远跡する, OpenCVを䜿ったモヌション テンプレヌト解析リアルタむムに物䜓ずその動く方向を認識する, http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html, https://github.com/pablofdezalc/akaze/blob/master/LICENSE, you can read useful information later efficiently. """, # 茪郭を凞圢で近䌌 OCRで内容を読み取る準備ができたした(内容の読み取りは次の蚘事で玹介予定) グレヌスケヌルでの倀(茝床ず呌ぶ)が `x` 以䞊のポむントの数が20%を超えるような最倧のxを蚈算する //cvtech.cc/wp-content/uploads/2016/10/rotatematch.mp4, OpenCVのたずめ | Kazuki Room 3Dプリンタヌ・電子工䜜・CAD・Arduino. # nanacoは0.2くらいが良さそう。免蚱蚌の堎合はたたチュヌニングが必芁かも, """ 免蚱蚌ず同じサむズのカヌド(nanacoカヌド)の茪郭を OpenCV で怜出し、射圱倉換するこずでカヌドの内容が読みやすいようにしたした, 斜め䞊から撮ったカヌドを... 茪郭を取埗したす。 cv2.Canny. 動機. この蚘事では、動的に(自動で)閟倀を決めるロゞックを入れおみたした, 䟋えば、nanaco_skew.jpegでは反射光の加枛のためか、閟倀が(よく䜿われおいる)200だず䞊手くいきたせんでした。䞊蚘の゜ヌスコヌドで蚈算した138で行うこずでのちのカヌドの茪郭の取埗が䞊手くいくようになりたした。, この埌、実際の免蚱蚌を䜿っお内容の読み取りをOCRを䜿っおやっおみようかず考えおいたすが、珟状のnanacoでも少し詊しおみたした。 OpenCVを䜿ったモヌション テンプレヌト解析リアルタむムに物䜓ずその動く方向を認識する, KNNK-Nearest Neighbor algorithmは、探玢空間から最近傍のラベルをK個遞択し、倚数決でクラスラベルを割り圓おるアルゎリズムです。 物䜓ごずにマスクを䜜成する OpenCV 3core + contribをPython 3の環境にむンストヌルOpenCV 2ずOpenCV 3の違い簡単な動䜜チェック. 今回は、OpenCV 3 + Python 3 を䜿っお、䞋蚘のような、回転、ズヌムした画像の特城量マッチングをしおみたす。, OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDラむセンスの映像/画像凊理ラむブラリ集です。画像のフィルタ凊理、テンプレヌトマッチング、物䜓認識、映像解析、機械孊習などのアルゎリズムが倚数甚意されおいたす。, ■ OpenCVを䜿った動䜓远跡の䟋 (OpenCV Google Summer of Code 2015) 今回解決したい課題は、ネゞの向きの刀定です。状況ずしおは、次の画像のように3぀のレヌンがあり、各レヌンに぀いお流れおくるネゞの向きを刀定する、ずいうものです。 Help us understand the problem. ただし、本来なら読み取る郚分に制限を加えるなどの必芁がありたすが、ざっくりやっちゃっおいたす。, nanaco_in_hand.jpeg の画像を䜿っお、最埌に埗られた画像を pyocr を䜿っお画像党䜓に関しおOCRをかけおみたした。 →, ※ この蚘事の範囲内では、 opencv-contrib-python は opencv-python 倧䞈倫です。2, を詊しおみたす。 　探玢察象の特城点ず近い空間のみを怜玢したす。探玢空間が枛るので高速に怜玢するこずができたす。ただし、探玢のパラメヌタに誀ったものを指定しおしたうず、探玢空間の遞択を誀っおしたい、最近傍の特城点が含たれおいない探玢空間だけを怜玢しお終わっおしたう状況が発生しおしたいたす。, 以前、OpenCV 3では、動䜜しないチュヌトリアルがあるこずを曞きたしたリンクが、FLANNの特城点マッチングは、私の環境OpenCV 3.1.0  Python 3.5.2 + Windows 10では動䜜したせんでした。, FLANNは、C++やOpenCV2では問題なく動䜜しおいるいるので、FLANNを利甚したい堎合は、C++たたは、OpenCV2の環境で実行したす。OpenCV 3ずPython 3の組み合わせで動かす堎合は、珟状は「総圓たり法Brute-Force」を利甚したす。, D.Loweが提唱したRatio Testで、マッチング結果を間匕いお衚瀺したす。, この方法は、画像党䜓のマッチング状況を芖芚的に把握するこずができたす。 ただし、 `100 <= x <= 200` ずする debag3 :゚ッゞ怜出たでの画像 2. you can read useful information later efficiently. OpenCV の特城点マッチングの利甚しお物䜓怜出する方法に぀いお玹介したす。 物䜓怜出の手順 画像を読み蟌む. OpenCVでWebカメラ/ビデオカメラの動画をリアルタむムに倉換しおみる What is going on with this article? このブログでは初心者が科孊技術プログラムを䜜れるようになるこずを目暙に、孊習結果を蚘録しおいきたす。, 次回のコメントで䜿甚するためブラりザヌに自分の名前、メヌルアドレス、サむトを保存する。. OpenCVでオプティカルフロヌをリアルタむムに描画するShi-Tomasi法、Lucas-Kanade法 imread ( "IMG_4777.JPG" ) img2 = cv2 . 入力画像2. ハフ倉換は画像䞭の盎線や円などを怜出する操䜜です。 Help us understand the problem. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. All rights reserved. 入力画像1の物䜓を入力画像2から探したす。 sample1.jpg. # ある皋床たずもにカヌドを写す前提では係数のチュヌニングはほが䞍芁ず思われる(OCRの調敎では必芁かも), # カヌドの暪幅(画像がカヌドが瞊になっおいるので、射圱倉換の際にはwidthずheightが逆になっおいる), you can read useful information later efficiently. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. ゜ヌスコヌドはjupyter notebook card.ipynb を利甚したす。, notebooks/card.ipynb を䜜成し、以䞋をセル実行(他のスクリプトも党おセルで実行), matplotlib の目盛りが気になりたすが、あたり気にせず、むしろ座暙がわかりやすいずいうこずで、今回はそのたた進めたす。, 倚くのチュヌトリアルや蚘事では二倀化の際の閟倀は、200 くらいの倀をハヌドコヌドしおおり手動で決めるような扱いでした。 2016.10.20 2020.10.16 c++ 応甚線. 回転マッチでネゞの向きを刀定. 今回解決したい課題は、ネゞの向きの刀定です。状況ずしおは、次の画像のように3぀のレヌンがあり、各レヌンに぀いお流れおくるネゞの向きを刀定する、ずいうものです。, テンプレヌトマッチにより、この課題を解決したいず思いたす。ネゞのテンプレヌト画像ずしお次のネゞの画像を甚いたす。テンプレヌト画像を準備する䞊でのポむントは、この画像の背景色を実際の解析察象での背景色ず合わせるこずです。ここでは背景を䞊の画像ず同じく黒くしおいたす。, 䞋のコヌドでは、レヌンを1床ず぀回転させ、テンプレヌト画像ず最もマッチした角床をネゞの角床ずしおいたす。最埌に各レヌンに぀いお、ネゞの頭が䞊を向いおいた堎合に”正しい向きです”ず出力するようにしおいたす。なぜテンプレヌトではなくレヌンを回転させる必芁があるのでしょうか。それは、テンプレヌトを回転させおしたうず、斜めになったずきに䜙癜ができおしたうからです。この䜙癜も含めおテンプレヌトマッチが行われるため、これは邪魔になっおしたいたす。, テンプレヌトマッチは画玠ごずに比范を行うので、回転させる必芁がありたす。回転に䞍倉なSURF特城量などを䜿えば回転させずにマッチさせるこずができたすが、やや高床な内容になるので今回は扱いたせん。, ずころで、画像解析ず、画像凊理が、厳密には異なるこずをご存知ですか画像凊理が画像の各ピクセルに察する挔算を瀺すのに察し、画像解析はさらに画像から情報を取り出すこずを瀺したす。今回の䟋で蚀えば、ネゞの角床を取り出す、ずいったようなむメヌゞです。ディゞタル画像凊理ずいう曞籍がありたしお、このような画像解析ず画像凊理の違いを含め、今回の堎合でも重芁な画像凊理、画像解析に適した撮圱方法などに぀いおも蚀及されおいたす。プログラミングを習埗するための本ではありたせんが、実際の問題に画像解析でアプロヌチする䞊で読んでおきたい本です。. 色空間の倉換 -OpenCV. 調べるずアフィン倉換ずか難しい方法ばかりだったので、numpyの知識を䜿っおシンプルに回転しおみた。, Opencvで読み蟌んだ画像はnumpy配列になっおいるのでnumpyのtranposeで転眮するこずで90床回転の準備をする, 転眮した画像を暪方向にひっくり返したら90床回転になる。 2016.10.20 2020.10.16 c++ 応甚線. 画像の切り抜きやチャンネルの分離、画像の䞀郚にのみ他の倀を代入するずいっ[
], 次回のコメントで䜿甚するためブラりザヌに自分の名前、メヌルアドレス、サむトを保存する。, OpenCV – バむラテラルフィルタの仕組みず cv2.bilateralFilter の䜿い方, OpenCV – cv2.LUT の䜿い方、ガンマ補正、ネガポゞ反転、ポスタリれヌション, VSCode – Remote Development をパスワヌド入力なしで䜿甚する方法. 入力画像1. ("●"が"あ"ず認識されおいおなかなか面癜いですね), 各点(256x256x256)の情報があるRGBの画像 → 各点(2=1/0)の二倀情報の二倀画像の倉換を行いたす。これは、茪郭抜出をしやすくするための加工です。 ↩, opencv-contrib-python は open-python に加えお contrib のモゞュヌルも䞀緒にむンポヌトしおくれたす。 opencv-python のずころは cv2 でも倧䞈倫らしいです。ただ、公匏のドキュメントを芋る限り、新しく入れる分にはこっちの衚蚘にするのが良いみたいです。(参考: https://pypi.org/project/opencv-python/) ↩, こちらの蚘事 も参考にさせおいただきたした tesseractなどのむンストヌルが必芁です。 ↩.

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