MOG2を用いた異常画像検出と保存処理
概要
本プロジェクトは、背景差分法 (MOG2) を利用してフォルダ内の全画像を1番目の基準画像と比較し、差分を検出するものです。さらに、異常判定として白抜き領域が一定割合以上ある画像を抽出し、別フォルダに再書き出しする処理を含みます。

処理の流れ
対象フォルダの画像を取得

画像フォルダから .jpg ファイルを収集。

背景差分処理 (compareFirstTwoImages)

フォルダ内の最初の画像を基準に、MOG2 を使って他の画像との差分を計算。

差分画像を異常画像フォルダ (abnormal_images) に保存。

異常判定 (testFGDetected)

差分画像内の白ピクセル割合を計算し、1.0%以上の場合は異常と判定。

異常画像の再保存

異常判定された画像を結果フォルダ (result_images) に再保存。

異常画像の一括削除 (deleteAbnormalImages)

abnormal_images フォルダに残った不要な画像を削除。

主要関数と役割
compareFirstTwoImages(imagePath1, imagePath2)
画像を MOG2 で比較し、前景マスクを生成。異常画像フォルダに保存し、Base64 に変換して配列へ格納。

testFGDetected(fgMask, thresholdPercentage = 3.0)
画像データを解析し、白ピクセルの割合を計算して異常判定する。

getMat(fgMask)
Base64 エンコードされた画像データを cv.Mat 型に復元。

deleteAbnormalImages()
異常画像フォルダ (abnormal_images) 内の全 .jpg ファイルを一括削除する。

実行方法
sh
node image_processing.js