2値画像の領域から面積などを求める
1. エグゼクティブサマリー
本記事では,2値画像の領域から面積などの特徴量を求める方法を扱う.カラー画像をグレースケールに変換し,大津の2値化で2値画像を生成したのち,モルフォロジー演算(オープニング)でノイズを除去し,輪郭検出を行う.検出された輪郭から,面積,縦横比,傾き,周囲長を算出する.処理には Python の OpenCV(opencv-python)および NumPy を使用する.
2. 前準備(必要ソフトウェアの入手)
ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。
Python 3.12 のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法1:winget によるインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
powershell -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $m=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if($m -notlike \"*$s*\") { [Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$p;$s;$m\", 'Machine') }"
--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
方法2:インストーラーによるインストール
- Python 公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --version
バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
AIエディタ Windsurf のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"
--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
【関連する外部ページ】
Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/
opencv-python,numpy ライブラリのインストール(Windows 上) [クリックして展開]
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
次のコマンドは,旧バージョンを削除し,Python 用 opencv-python のインストールを行う. 最後の行はバージョン表示によるインストール確認である.
python -m pip uninstall -y opencv-python
python -m pip uninstall -y opencv-python-headless
python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python
python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python numpy
python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"
画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード [クリックして展開]
画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロードは, Windows でコマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.
mkdir c:\image
cd c:\image
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/home.jpg?raw=true -o home.jpg
上のコマンドがうまく実行できないときは, 別ページを参考にダウンロードを行う.
3. 実行のための準備とその確認手順(Windows 前提)
3.1 プログラムファイルの準備
第5章に掲載するソースコードをテキストエディタ(メモ帳,Windsurf 等)に貼り付け,contour_features.py として保存する(文字コード:UTF-8).
3.2 実行コマンド
コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し,以下を実行する.
python contour_features.py
- Windows では python (Python ランチャーは py)
Python 開発環境(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど)も便利である.
Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
3.3 動作確認チェックリスト
| 確認項目 | 期待される結果 |
|---|---|
| 画像ファイルの配置 | c:\image に fruits.jpg が存在する |
| 2値画像の表示 | 「opening」ウインドウにオープニング後の2値画像が表示される |
| 輪郭描画の表示 | 「contours」ウインドウに元画像上に緑色の輪郭線が描画された画像が表示される |
| ウインドウの閉じ方 | 画面の中をクリックしてからキーを押すと閉じる(右上の「x」はクリックしない) |
| 面積の出力 | cv2.contourArea により面積(数値)が表示される |
| 縦横比の出力 | cv2.boundingRect から算出した縦横比(数値)が表示される |
| 傾きの出力 | cv2.fitEllipse から算出した傾き(角度)が表示される |
| 周囲長の出力 | cv2.arcLength により周囲長(数値)が表示される |
4. 概要・使い方・実行上の注意
本プログラムは,カラー画像 fruits.jpg を読み込み,グレースケール変換,大津の2値化,モルフォロジー演算(オープニング),輪郭検出の順に処理を行い,検出された輪郭から面積,縦横比,傾き,周囲長を算出する.
画像ファイルのパスは,環境変数 LOCALAPPDATA の値を基準としている.
画像が表示されたら確認する.ウインドウの右上の「x」はクリックせず,画面の中をクリックしてから何かのキーを押して閉じる.その後,面積・縦横比・傾き・周囲長の算出コマンドを順に実行する.
ソースコードは第5章に掲載している.
5. ソースコード
以下のコードは Python インタプリタ上で段階的に実行する.まず Python インタプリタを起動する.
python
画像の読み込みと輪郭検出を行う.
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
KERNSIZE = 10
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((KERNSIZE, KERNSIZE), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow("opening", opening)
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
result = bgr.copy()
cv2.drawContours(result, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("contours", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
面積を求める.
print(cv2.contourArea(contours[0]))
縦横比を求める.
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
aspect_ratio = float(w) / h
print(aspect_ratio)
傾きを求める.
(x, y), (MA, ma), angle = cv2.fitEllipse(contours[0])
print(angle)
周囲長を求める.
perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True)
print(perimeter)
6. まとめ
大津の2値化
cv2.threshold に cv2.THRESH_OTSU を指定することで,グレースケール画像から閾値を自動決定し,2値画像を生成する.
モルフォロジー演算(オープニング)
cv2.morphologyEx に cv2.MORPH_OPEN を指定することで,2値画像中の小さなノイズを除去する.カーネルサイズは KERNSIZE で制御する.
輪郭検出
cv2.findContours により2値画像から輪郭を検出する.cv2.RETR_TREE で階層構造を取得し,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE で輪郭点を圧縮する.
面積・縦横比・傾き・周囲長
検出された輪郭に対し,cv2.contourArea で面積,cv2.boundingRect で外接矩形から縦横比,cv2.fitEllipse で楕円フィッティングによる傾き,cv2.arcLength で周囲長を算出する.
輪郭の描画
cv2.drawContours により,検出された輪郭を元画像上に描画して視覚的に確認する.