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パターン情報処理のおまけ

cf. http://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/wiki/index.php?PIP%2F2017%2Fhw10omake

• version.py OpenCVとNumPyのバージョン確認
• displayimage.py 画像を反転して表示&出力
• kapiHough.py Hough変換

displayimage.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np

# 画像を読み込む
img = cv2.imread( 'blackuni3.png' )

# img の画素値を反転 ==> 左右を反転
img2 = cv2.flip( 255 - img, 1 )

# img2 を 'Hoge' という名前のウインドウに表示
cv2.imshow( 'Hoge', img2 )

# 上記のウィンドウを選択して何かキーを押すまで待つ
cv2.waitKey( 0 )

# PNG形式の画像として保存する
cv2.imwrite( 'hoge.png', img2 )

kapiHough.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function
from __future__ import division

import cv2
import numpy as np

# 画像 img に lines に格納されたパラメータの直線を重ねて描く
#
def drawLines( img, lines ):

    for x in lines:
        rho, theta = x[0]
        # (rho, theta) の直線を画像の端までで描く
        if np.pi/4 <= theta and theta <= 3*np.pi/4:
            val = rho / np.sin( theta )
            pt1 = ( 0, int( val ) )
            pt2 = ( width, int( val - width / np.tan( theta ) ) )
        else:
            val = rho / np.cos( theta )
            pt1 = ( int( val ), 0 )
            pt2 = ( int( val - height * np.tan( theta ) ), height )

        print( rho, theta, pt1, pt2 )
        cv2.line( img, pt1, pt2, ( 0, 0, 255 ), thickness = 2 )
    

if __name__ == "__main__":
    
    # Canny法の二つのしきい値 th1, th2 を変えると抽出される特徴点が変わり Hough 変換の結果も変わる
    # Hough変換のしきい値 threshold を変えると検出される直線の数が変わる
    
    FnSrc = 'kapibara640x480.jpg'

    # 画像を読み込む
    imgColor = cv2.imread( FnSrc )
    height, width = imgColor.shape[0], imgColor.shape[1]

    # グレイスケールに変換
    imgGray  = cv2.cvtColor( imgColor, cv2.COLOR_BGR2GRAY )

    # Canny法でエッジを検出
    th1, th2 = 100, 400  # 2つのしきい値
    imgCanny = cv2.Canny( imgGray, th1, th2, apertureSize = 3 )

    # Hough変換
    rhoRes, thetaRes = 1, 1*np.pi/180  # (rho, theta)平面を分割する格子の間隔
    threshold = 120                    # 票数のしきい値
    lines = cv2.HoughLines( imgCanny, rhoRes, thetaRes, threshold )
    print( '( number of detected lines ) = ', lines.shape[0] )

    # 元画像に検出した直線を重ねて描く
    drawLines( imgColor, lines )

    # 画像を表示
    cv2.imshow( "imgCanny", imgCanny )
    cv2.imshow( "imgColor", imgColor )
    cv2.waitKey( 0 )

version.py

from __future__ import print_function
from __future__ import division

import cv2
import numpy as np

print( 'version of OpenCV:', cv2.__version__ )
print( 'version of NumPy:', np.__version__ )