opencvの輪郭関數(shù)：オブジェクトの検出と形狀分析に深く飛び込みます

OpenCVのfindContours関數(shù)は、コンピュータービジョンの基礎(chǔ)であり、畫像內(nèi)のオブジェクト形狀と境界の識(shí)別と分析を可能にします。境界に沿って同様の色または強(qiáng)度の連続ポイントを接続する曲線として定義される輪郭は、オブジェクトの検出から畫像セグメンテーションまで、さまざまなアプリケーションにとって重要です。

オープンソースのコンピュータービジョンライブラリであるOpenCVは、リアルタイムコンピュータービジョンアプリケーションの強(qiáng)力なツールです。そのfindContours関數(shù)は、畫像セグメンテーション、形狀分析、およびオブジェクトの検出に特に役立ちます。この記事では、この機(jī)能を理解して適用するための包括的なガイドを提供します。

重要な學(xué)習(xí)ポイント：

• 畫像処理における輪郭の概念と、コンピュータービジョンにおけるそれらの重要性を把握します。
• オブジェクトの境界を検出および分析するためのOpenCVのfindContours関數(shù)を?qū)g裝します。
• findContoursパラメーターと輪郭検出への影響を完全に理解してください。
• オブジェクトの検出、形狀分析、特徴抽出など、輪郭の実用的なアプリケーションを探索します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• opencvとは何ですか？
• 輪郭を理解する
• findContours仕組み
• findContoursパラメーター
• 輪郭の実用的なアプリケーション
• よくある質(zhì)問

OpenCV：強(qiáng)力なツールキット

OpenCVは、畫像認(rèn)識(shí)、モーショントラッキング、機(jī)能検出など、畫像処理やビデオ?jiǎng)I理用の膨大なツールを提供します。輪郭検出は重要なコンポーネントであり、オブジェクト形狀の識(shí)別と分析を可能にします。

輪郭：オブジェクトの境界を定義します

輪郭は、オブジェクトの境界に沿って均一な色または強(qiáng)度を持つ連続點(diǎn)を接続する曲線です。基本的に、それらは畫像內(nèi)のオブジェクトの輪郭またはエッジを表します。これにより、コンピュータービジョンタスクの特定の形狀を識(shí)別して操作するために非常に貴重になります。アプリケーションには、オブジェクトの検出、形狀分析、畫像セグメンテーションが含まれます。輪郭を識(shí)別することで、次のことができます。

• 畫像內(nèi)のオブジェクト境界を定義します。
• 形狀を分析して、面積や周囲などのプロパティを決定します。
• オブジェクトを背景から分離して畫像をセグメント化します。

上記のように、オブジェクトの境界と形狀（ボトルとコイン）は、OpenCVの等高線関數(shù)を使用して背景からそれらをセグメント化することにより識(shí)別されます。

輪郭の重要性

輪郭は、重要な形狀と構(gòu)造の詳細(xì)を維持しながら、畫像データを簡素化します。この効率は、オブジェクトのローカリゼーションと識(shí)別を必要とするタスクにとって重要です。

findContours仕組み

OpenCVのfindContours関數(shù)は、バイナリ畫像（白黒ピクセルの畫像）から輪郭を抽出します。これにより、エッジの識(shí)別が簡素化されます。プロセスには次のものが含まれます。

1. グレースケール変換：畫像をグレースケールに変換します。
2. しきい値：しきい値を適用してバイナリイメージを作成します。
3. 輪郭検出： findContoursを使用して、バイナリ畫像の輪郭を検出します。

 CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

＃グレースケール変換
image = cv2.imread（ "image.jpg"、cv2.imread_grayscale）

＃しきい値
_、thresh = cv2.threshold（image、127、255、cv2.thresh_binary）
thresh = cv2.bitwise_not（thresh）

＃輪郭検出
輪郭、_ = cv2.findcontours（thresh、cv2.retr_external、cv2.chain_approx_simple）

＃輪郭を描きます
contour_image = np.zeros_like（image、dtype = np.uint8）
cv2.drawcontours（contour_image、contours、-1、（255、255、255）、2）
cv2.imwrite（ 'contour.jpg'、contour_image）
cv2.imshow（ 'contours'、contour_image）
cv2.waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）

入力と出力の例：

findContoursパラメーター

findContours関數(shù)のパラメーターは、その出力に大きく影響します。これらのパラメーターを理解することは、効果的な使用に不可欠です。

• image ：入力バイナリ畫像。
• mode ：輪郭検索モード（例： cv2.RETR_EXTERNAL外部輪郭のみ）。
• method ：輪郭近似法（例： cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE Simplified近似の場(chǎng)合）。

検索モード：

• cv2.RETR_EXTERNAL ：最も外側(cè)の輪郭のみを取得します。
• cv2.RETR_LIST ：階層的な関係なしにすべての輪郭を取得します。
• cv2.RETR_CCOMP ：2レベルの階層ですべての輪郭を取得します。
• cv2.RETR_TREE ：完全な階層ツリー構(gòu)造ですべての輪郭を取得します。

近似方法：

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE ：すべての輪郭ポイントを保存します。
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ：必須ポイントのみを保存することにより、輪郭を圧縮します。

実用的なアプリケーション

輪郭は、多數(shù)のコンピュータービジョンアプリケーションの基本です。

• オブジェクトの検出と認(rèn)識(shí)：複雑なシーンでの顔検出、文字認(rèn)識(shí)、およびオブジェクト識(shí)別で使用されます。
• 形狀分析：製造における生物學(xué)的研究、醫(yī)療イメージング、および品質(zhì)管理に不可欠。
• 機(jī)能抽出とオブジェクト分類：機(jī)能を抽出し、形狀に基づいてオブジェクトを分類するために使用されます。
• パターン認(rèn)識(shí)とマッチング：テンプレートマッチングとジェスチャー認(rèn)識(shí)で使用されます。

結(jié)論

OpenCVのfindContours関數(shù)は、畫像処理の強(qiáng)力なツールであり、効率的なオブジェクトの検出と形狀分析を可能にします。その使用を習(xí)得すると、コンピュータービジョンアプリケーションの幅広い可能性が開かれます。

重要なテイクアウト：

• 輪郭は、分析のためのオブジェクトの形と境界を識(shí)別します。
• findContours 、輪郭を検出することにより、畫像データを簡素化します。
• findContoursパラメーターを理解することが重要です。
• 輪郭には、幅広い実世界のアプリケーションがあります。

よくある質(zhì)問

Q1： findContours機(jī)能とは何ですか？ A：オブジェクトの境界を識(shí)別して、バイナリ畫像から輪郭を検出および取得します。

Q2：畫像処理の輪郭は何ですか？ A：オブジェクトの境界に沿って連続ポイントを接続する曲線は、同様の色または強(qiáng)度を備えています。

Q3： findContours重要なパラメーターは何ですか？ A： image 、 mode 、およびmethod 。

（注：畫像は著者の許可を得て使用されます。）

以上がOpenCVの等高線機(jī)能の調(diào)査の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。