【Python/OpenCV】Contourを使ったブロブの幅計測

概要

Pythonでブロブの幅計測を行います。

画像処理をやっていると、対象となるブロブの幅（やブロブの長さ、ブロブの面積などの）計測を行いたいことは多々あります。

ブロブの幅計測は、OpenCVに実装されているラベリング処理(connectedComponentsWithStats)でも幅計測可能だと思いますが、今回は輪郭を見つけるContour処理を用いて、ブロブの幅計測を行います。

今後、この処理をRaspberry Piに実装して工程監視に使いたいと思っているので、Pythonで構築してみました。

環境

• OS : Windows10 64bit
• 画像処理ライブラリ: OpenCV
• 使用言語 : Python (IDEはSpyderを使用)

処理内容

処理の流れは以下の通りです。

1. 処理画像を読み込む
2. 二値化処理
3. 輪郭抽出処理
4. 輪郭の座標抽出
5. 出力

以下にpythonのスクリプトを載せておきます。

#必要なライブラリのインポート
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#画像読み込み
src = cv2.imread('image1.png')

#入力画像を描画
plt.imshow(src)

#グレー画像に変換
gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#前処理（必要であれば実行する。ガウシアンフィルタでノイズ除去）
preprocessed = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
 
#二値化処理
_, binary = cv2.threshold(preprocessed, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY)
 
#白黒反転処理
#openCVでは白側が処理対象となるため
binary_inv = cv2.bitwise_not(binary)

#二値画像を描画
plt.imshow(binary_inv,plt.cm.gray)

# 輪郭を見つける
contours, _ = cv2.findContours(binary_inv, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# matをコピー
blob_and_contours = np.copy(src)
 
# 輪郭の選択
min_area = 60
large_contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > min_area]
 
# 輪郭を描画した配列を作成
cv2.drawContours(blob_and_contours, large_contours, -1, (255,0,0))
 
# 輪郭の個数を出力
print('ブロブの数: %d' % len(large_contours))

#画像と輪郭を描画
plt.imshow(blob_and_contours)

#外接矩形
#matをコピー
bounding_img = np.copy(src)
 
# for each contour find bounding box and draw rectangle
for contour in large_contours:
    #x,y = contourの左上のx,y座標
    #w,h = contourの幅と高さ(長さ)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(bounding_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)

#画像と外接矩形を描画   
plt.imshow(bounding_img)
print('幅:', w)

以下の部分では、画像内に複数のブロブが存在する場合、幅を計測したい輪郭のみを抽出する処理を入れています。

(HALCONでいうところの、select_shape処理です）
# 輪郭の選択
min_area = 60
large_contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > min_area]

処理結果
処理画像と出力画像をいかに示します。
出力画像の中の緑色の枠が抽出した輪郭(contour)です。
処理画像(src)


出力画像(blob_and_contours)