【Python/OpenCV】OpenCVを使ったラベリング[connectedComponents編]

OpenCVを使ったラベリングについて。ここの丸パクリですが、備忘録ということで・・・。

1. 1. OpenCVで用意されているラべリング関数について
      ここを参考にさせていただきました。ラべリング処理は２種類あるそうです。
      1つ目のラべリング関数[connectedComponents]は，ラべリング画像のみを出力する簡易版。ラべリング画像のみを出力されても・・・って感じですが。
      2つ目のラべリング関数[connectedComponentsWithStats]は，重心や面積，バウンディングボックスの値（x,y,width,height）まで返してくれる詳細版。

//ラベリング（簡易版）
int cv::connectedComponents(InputArray image, OutputArray labels, int connectivity = 8, int ltype = CV_32S)

//ラベリング（詳細版）
int cv::connectedComponentsWithStats(InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids,int connectivity = 8, int ltype = CV_32S)  

1. HalconとOpenCVのラべリング処理の違い
   Halconの場合：二値化後のオブジェクト(Region)に対して、Connection関数を実行すると、一発でラべリングが終わる。統合開発環境Hdevelop上では、ラべリングされた後のRegion毎に自動的に色分けされる
   OpenCVの場合：二値化後のオブジェクト(画像)に対して、・・・・色々処理が必要。Halconに慣れた人だと、いざ使おうと思ったときに、コードが全く思い出せない。というか、Halconが特殊なんだと思う。
2. 実際のコード[connectedComponents編]

   import cv2
   import numpy as np
   import copy
   import random
   import sys
   
   if __name__ == "__main__":
       
       #画像の入力
       src = cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_COLOR)
       
       #指定した画像が無ければエラーを返す
       if src is None:
           print("Failed to load image file.")
           sys.exit(1)
   
       #画像のサイズ（縦、横）、チャンネル数を取得
       height, width, channels = src.shape[:3]
   
       #出力画像を格納するdst画像メモリを確保
       dst = copy.copy(src)
           
       #カラー→モノクロ変換処理
       gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       
       #画像の二値化処理
       ret, bin = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
       
       #ラべリング処理
       nLabels, labelImage = cv2.connectedComponents(bin)
   
       colors = []
       for i in range(1, nLabels + 1):
           colors.append(np.array([random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)]))
   
       for y in range(0, height):
           for x in range(0, width):
               if labelImage[y, x] > 0:
                   dst[y, x] = colors[labelImage[y, x]]
               else:
                   dst[y, x] = [0, 0, 0]
   
       #画像表示
       cv2.namedWindow("Source", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
       cv2.imshow("Source", src)
       cv2.namedWindow("Connected Components", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
       cv2.imshow("Connected Components", dst)
   
       cv2.waitKey(0)
       cv2.destroyAllWindows()
   

   入力画像
   

   出力画像（ラべリング後の画像）