OpenCV で線分検知（OpenCV，Python を使用）

前準備 前準備

Python のインストールと必要なPythonライブラリのインストール（Windows上）

1. Python のインストール

   注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

   winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

   1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
   2. winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：

      winget --version
      

      
   3. Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）．

      winget install --scope machine Python.Launcher
      winget install --scope machine Python.Python.3.12
      

2. 必要なPythonライブラリのインストール
   1. Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
   2. 以下のコマンドを実行し，必要なライブラリをインストールする．

      pip install -U opencv-python opencv-contrib-python
      

【関連する外部ページ】

• Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：別ページ »

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード

• Windows の場合

  次のコマンドを実行．

  cd %LOCALAPPDATA%
  curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/home.jpg
  

• Ubuntu, RaspberryPi の場合

  次のコマンドを実行．

  sudo mkdir -p /usr/local/image
  cd /usr/local/image
  sudo chown -R $USER .
  curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/home.jpg
  

• Google Colaboratory の場合

  次のコマンドを実行．

  curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
  curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/home.jpg
  

線分検出

1. Windows, Ubuntu, RaspberryPi の場合

   Jupyter Qt Consoleを起動

   jupyter qtconsole
   

2. Python プログラムの実行
   Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える．

   import os
   import cv2
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
   lsd = cv2.createLineSegmentDetector()
   bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
   mono = cv2.cvtColor( bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY )
   lines, width, prec, nfs = lsd.detect( cv2.Canny(mono, 100, 150) )
   
   for i in range(len(lines)):
       seg = lines[i][0]
       cv2.line(bgr, (int(seg[0]), int(seg[1])), (int(seg[2]), int(seg[3])), (0,255,0), 1)
   
   plt.style.use('default')
   plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
   plt.show()
   

   
3. Python プログラムの実行
   Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える．

   import os
   import cv2
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
   lsd = cv2.createLineSegmentDetector()
   bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
   mono = cv2.cvtColor( bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY )
   lines, width, prec, nfs = lsd.detect( cv2.Canny(mono, 100, 150) )
   
   for i in range(len(lines)):
       seg = lines[i][0]
       cv2.line(bgr, (int(seg[0]), int(seg[1])), (int(seg[2]), int(seg[3])), (0,255,0), 1)
   
   plt.style.use('default')
   plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
   plt.show()