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Python + OpenCV でビデオカメラ画像の表示、ファイル書き出し、濃淡画像処理

目次


前準備

Anaconda のインストール

前準備として,Python 開発環境のAnaconda のインストールが終わっていること.

Windows での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

Ubuntu での Anaconda のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

以下,Windows に Anaconda をインストール済みであるものとして説明を続けます.

OpenCV, spyder パッケージのインストール

Windows では次の手順で行う

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. OpenCV, spyder パッケージのインストール

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y spyder opencv 
    

カメラ画像の表示

USB接続できるビデオカメラを準備し,パソコンに接続しておく.

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    cv2.imshow("", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる


カラー画像から濃淡画像への変換

USB接続できるビデオカメラを準備し,パソコンに接続しておく.

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる


ビデオファイルの書き出し

USB接続できるビデオカメラを準備し,パソコンに接続しておく.

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('C:/image/output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), False) 
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("", mono)
    out.write(mono)   
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる

止めると、ビデオファイル C:/image/output.avi ができる。ディレクトリ C:/image は前もって作っておくこと


ヒストグラム平坦化 (histogram equalization)

ヒストグラム平坦化は、モノクロ画像の表示をあざやかにするなどで役に立つ方法

USB接続できるビデオカメラを準備し,パソコンに接続しておく.

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    equ = cv2.equalizeHist(mono)
    cv2.imshow("", equ)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる


OTSU の方法による2値化

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("", dst)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる


輪郭抽出

ここでの輪郭抽出は、2値化の結果を利用して輪郭を抽出している

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる


ビデオファイルを使って試す

ここで使用するビデオファイル:sample3.avi (57秒)

このビデオファイルをダウンロードし、C:/image に置いておく

OTSU の方法による2値化

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture('C:/image/sample3.avi')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる

輪郭抽出

ここでの輪郭抽出は、2値化の結果を利用して輪郭を抽出している

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture('C:/image/sample3.avi')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(f, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("f", f)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる

OTSU の方法による2値化のあと, 数え上げと画素値の平均

次のことを行う

Python 処理系」で次を実行.(Anacondaに入っている開発環境 spyder を実行し,右下の ipython コンソールを使うのが簡単.)

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture('C:/image/sample3.avi')
i = 0
res = open('C:/image/result.csv', mode='a')
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    mono = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    lab = cv2.cvtColor(f, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    cv2.imshow("f", f)
    cv2.imshow("dst", dst)
    cv2.imshow("L", lab[:,:,0])
    cv2.imshow("A", lab[:,:,1])
    cv2.imshow("B", lab[:,:,2])
    total = np.sum(dst)
    print( "%d, %d, %f, %f, %f" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    res.write( "%d, %d, %f, %f, %f\n" % (i, total, np.sum(lab[:,:,0])/total, np.sum(lab[:,:,1])/total, np.sum(lab[:,:,2])/total ) )
    i = i + 1
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
res.close()
cv2.destroyAllWindows()

※ 止めたいとき,右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,「q」のキーを押して閉じる

1列目:フレーム番号、2列目:OTSU の方法による2値化の結果白色となった画素数、3列目:L成分の平均、4列目:a成分の平均、5列目:b成分の平均

Excel でグラフを作ってみる. 上から、白色となった画素数、L成分の平均、a成分の平均、b成分の平均