少し前にOpenCVを利用する機会があったので, 今更ながらまとめていこうと思った. 今回はラベリングをする.

用意するもの

OpenCV-3.4.3 (Versionは特にこだわる必要はないかも)

今回はUbuntuでプログラムを動かしているが, WindowsでもVisual Studioを使えば動かすことができる. 環境構築については今回は割愛する.

ラベリングですること

ざっくり説明すると

1 画像をグレースケールで読み込む
2 2値化
3 必要に応じて収縮・膨張
4 ビット反転
5 ラベリング
6 好きな形で出力

こんな感じで今回はコーディングした.

ソースコード

Main.cpp

# include<opencv2/opencv.hpp>

int main() {
	cv::Mat img;
	cv::Mat img_out;
	img = cv::imread("sample.jpeg", 1);
	cv::cvtColor(img, img,cv::COLOR_RGB2GRAY);

	//下2つの処理は必要に応じて適用する
	//入力画像の収縮
	//cv::erode(img_out, img_out, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 3);
	//入力画像の膨張
	//cv::dilate(img_out, img_out, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 3);

	//大津の手法を用いているので, 閾値を指定する必要はない
	cv::threshold(img, img_out, 0, 255, cv::THRESH_BINARY|cv::THRESH_OTSU);
	//thresholdかinRangeどちらでもいい
	//cv::inRange(img, 124, 254, img_out);

	cv::bitwise_not(img_out, img_out);
	cv::Mat img_lab;
	//ラベリング
	int nlabel=cv::connectedComponents(img_out,img_lab);
	for (int i = 0; i < nlabel; i++) {
		//ラベルiを取り出す
		cv::compare(img_lab, i, img_out, cv::CMP_EQ);
		//出力画像の保存
		imwrite("out" + std::to_string(i) + ".jpg", img_out);
		cv::imshow("Labelling", img_out);
		cv::waitKey(0);//入力待ち
	}
	return 0;
}

入力画像

出力画像
1

2

3

4

5

うまく行きそうな画像を拾って来たので簡単な処理で, そこそこきれいにラベリングできた.