コピー2019.02.04スポンサーリンクOpenCVを使ったPythonでの画像処理について、ここでは静止画から物体を認識をする方法を扱います。ここではテンプレートマッチングという方法を見ていきましょう。静止画像からテンプレート画像と一致する部分を検出するのがテンプレートマッチングで柔軟性はありませんが、とても手軽な手法と言われています。notebookを使ってテンプレートマッチングを見ていきましょう。被検出画像とテンプレート画像を用意して読み込んでみます。inlineOpenCVをはじめとして、各種ライブラリーをインポートしています。このあたりはもうお決まりのインポートです。cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(full_img)imread()を使って画像を読み込み、cvtColor()でBGRからRGBにカラー変換して画像を表示しています。このあたりも画像処理ではおなじみの処理です。表示するとこうなります。こちらが元の画像で、被検出画像となります。次はテンプレート画像を読み込みます。cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(face_img)こちらも同様の処理です。こちらがテンプレート画像になります。これは元の画像の犬の顔の部分を切り抜いたものです。目盛りを見ると大きさがわかると思います。サイズを確認すると以下のようになります。face_img.shapewidthheightこのテンプレート画像が元の画像のどこにあるのか検出するのがテンプレートマッチングです。スポンサーリンクテンプレートマッチングの方法では、この2つの画像を使って、テンプレートマッチングをやっていきましょう。'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']再度、被検出画像とテンプレート画像を読み込むコードも表記してみました。先ほどと同じコードです。画像を読み込み、カラーコードの変換をしています。変数methodsにリストを与えています。これは比較する時の手法のリストです。テンプレートマッチングはテンプレートを被検出画像全体に対してスライドさせて、それと重なる幅と高さの領域を比較するわけですが、この比較する手法の指定がこれにあたります。それぞれの細かい数学的な意味はここでは触れませんが、関心のある方はこちらの記事の数式を参考にしてください。documentationopencv.jp6つのメソッドを利用することになります。この手法を使って、テンプレートマッチングを行っていきます。次のコードで全てのmethodsを使って検出しています。Point')plt.suptitle(m)plt.show()print('\n')print('\n')ちょっと長いですが、上から順番に見ていきましょう。文のループ処理を使って、テンプレートマッチングに使うmethodsを1つずつ取り出して処理を行っています。copy()を使って、被検出画像を複製し、これを処理に使っていきます。methodsからとり出したそれぞれの手法mを、eval()を使って引数を式として評価させます。これで比較メソッドで計算ができることになります。matchTemplate()に元画像(コピー)とテンプレート画像、比較するメソッドを与えています。これでマッチングの処理を行っています。テンプレート画像をメソッドに応じてスライドさせながら、注目領域を比較している操作になります。使って、マッチング操作の類似度の最大値、最小値となる画素とその位置を調べています。テンプレート画像に最も似ている領域を表す矩形の左上の画素が類似度が最大となります。その画素の位置、領域のサイズの高さの幅を示していることになります。次の部分については注意が必要です。max_locこの部分に関しては、この2つのメソッドがテンプレートマッチングの結果の値が小さければ小さいほどテンプレート画像と注目領域が似ていることを示しているので、それについてのメソッド毎の処理の区別をしています。bottom_rightの部分で、基準となる座標に幅と高さを加えることで、四角形の右下の座標を与えています。rectangle()で四角形を被検出画像(コピー)に描いています。画像と座標を指定し、線の色と太さを与えています。あとはsubplot()とimshow()を使ってsubplot(121)で左側、subplot(122)で右側にそれぞれテンプレートマッチングの結果と検出位置を表示させています。コードを実行すると次のように表示されます。以上、結果が出ました。元になる画像に対してテンプレートとして与えた犬の頭の部分について認識されているのがわかります。右側の画像の赤い四角で囲まれた部分が認識された部分です。左側の画像ではヒートマップで類似度の高い部分が示されているのがわかります。cv2.TM_CCORRのメソッドで処理したものについては、赤い四角がズレてしまっているので、思ったような結果が得られなかったということになります。スポンサーリンク最後にここでは、OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、静止画から物体を認識をする方法を扱いました。テンプレートマッチングという方法を扱いましたが、これはテンプレート画像を被検出画像全体に対してスライドさせて、それと重なる幅と高さの領域を比較し、類似度の高い部分に注目して物体を認識する方法です。柔軟性はありませんが、手軽な手法がテンプレートマッチングの物体検出です。【Python】Matplotlibの基本的なグラフ描画の使い方の速習Matplotlibは、Pythonと科学計算用ライブラリであるNumPyを使ったデータでグラフを描画するライブラリです。ここではMatplotlibの基本的な使い方を一気に学んでいきます。ここでは基本的なグラフの描画をしてみます。dictConfig()Pythonを使ったロギングの環境設定(config)について扱います。ロギングの設定ファイルを作り、fileConfig()関数を使って読み込む方法と、設定情報を辞書型で記述し、dictConfig()関数に渡す方法があります。Laplacian()OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、画像の勾配を扱います。エッジのような個所のオブジェクトの検出や認識、輪郭追跡の前処理などに利用します。Sobel()、Laplacian()とその他の処理との組み合わせ扱います。socketserverPython標準ライブラリのシンプルなWebサーバを立ち上げるモジュールを扱います。ここではコマンドでhttp.serverを、スクリプトでsocketserverを使う方法を扱います。ローカル環境でのwebのテストなどに使います。【Python】Webスクレイピングの挑戦準備!BeautifulSoupをインストールWebスクレイピングは、インターネットからデータ情報を収集する作業です。PythonでWebスクレイピングするためには、便利なサードパーティライブラリのBeautifulSoupがあります。このBS4のインストールをして行きましょう。【Python】datetimeモジュールで日時の計算Python標準ライブラリーのdatetimeモジュールを使って時間関係の操作を行います。time、timedeltaがあります。これとは別にエポックタイムのtimeもあります。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。