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Pythonで記号の輪郭を検出する（OpenCV編）

Pythonで記号の輪郭を検出する（OpenCV編）

PythonのOpenCV（cv2）モジュールを使って、画像中の記号の輪郭を検出してみます。

輪郭を検出する方法
輪郭を表示する方法
輪郭検出の実施例

輪郭を検出する方法

PythonのOpenCV（cv2）モジュールのfindContoursメソッドで、画像の輪郭を検出できます。ただし、輪郭を検出する前に準備が必要です。

カラー画像をグレースケールに変換
グレースケール画像を２値画像に変換
２値画像から輪郭を検出

findContoursの使い方は次の通りです。

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

変数	型	内容
image	ndarray	解析する画像のデータ。
mode		輪郭情報の出力モード。
method		輪郭の表現の仕方。
contours	list	検出した輪郭のリスト。
hierarchy	ndarray	検出した輪郭の階層情報。

modeに指定できる項目は下表です。輪郭の階層関係を使わないのであれば、RETR_EXTERNALとRETR_LISTが使い勝手良さそうですね。

RETR_EXTERNAL	一番外側の輪郭を出力する。
RETR_LIST	全ての輪郭を出力する。
RETR_CCOMP	全ての輪郭を２レベルの階層に分けて出力する。
RETR_TREE	全ての輪郭を全体の階層構造で出力する。
RETR_FLOODFILL

methodに指定できる項目は下表です。CHAIN_APPROX_NONEよりもCHAIN_APPROX_SIMPLEの方が、消費するメモリ量が少なくなります。

CHAIN_APPROX_NONE	輪郭の出力に、全ての検出点を含めます。
CHAIN_APPROX_SIMPLE	輪郭を出力するときに、省略できる検出点は省略します。
CHAIN_APPROX_TC89_L1
CHAIN_APPROX_TC89_KCOS

輪郭を表示する方法

findContoursをいろいろ試してみるのですが、その前に検出した輪郭を表示できるようにしましょう。

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, [thickness], [lineType])

変数	型	内容
image	ndarray	輪郭を書き込む画像のデータ。
contours	list	輪郭のリスト。
contourIdx		輪郭のインデックス。-1にすると全ての輪郭を表す。
color	tuple	輪郭線の色。
thickness	int	省略可。既定値は1。輪郭線の太さ。
lineType		省略可。既定値はLINE_8。輪郭線の線種。

imageに輪郭が書き込まれますので注意してください。

輪郭検出の実施例

この画像の輪郭を検出してみます。

コードはこんな感じです。

import cv2

im = cv2.imread('test.png')
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, im_bw = cv2.threshold(im_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 全ての輪郭を書き込んで出力
im_con = im.copy()
cv2.drawContours(im_con, contours, -1, (0,255,0), 2)
cv2.imwrite('result.png', im_con)

こういう出力になります。

画像全体の外側に輪郭が出来てしまっていますね。これはちょっとよろしくありません。

背景色が黒で、前景色が白なんですね。

cv2.THRESH_BINARYをcv2.THRESH_BINARY_INVに書き換えて白黒反転させると、こういう出力になります。

輪郭を検出できました。

では、輪郭を１つずつ出力してみてみましょう。

import cv2

im = cv2.imread('test.png')
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, im_bw = cv2.threshold(im_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 輪郭を１つずつ書き込んで出力
for i in range(len(contours)):
    im_con = im.copy()
    cv2.drawContours(im_con, contours, i, (0,255,0), 2)
    cv2.imwrite('result' + str(i) + '.png', im_con)

概ね期待通りですね。大きさなどでフィルターをするのが良さそうです。

では、一番外側の輪郭だけを取りだしてみましょう。cv2.RETR_LISTをcv2.RETR_EXTERNALに変更します。

import cv2

im = cv2.imread('test.png')
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, im_bw = cv2.threshold(im_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 輪郭の検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 全ての輪郭を書き込んで出力
im_con = im.copy()
cv2.drawContours(im_con, contours, -1, (0,255,0), 2)
cv2.imwrite('result.png', im_con)

# 輪郭を１つずつ書き込んで出力
for i in range(len(contours)):
    im_con = im.copy()
    cv2.drawContours(im_con, contours, i, (0,255,0), 2)
    cv2.imwrite('result' + str(i) + '.png', im_con)