OpenCVを使ったブロブ検知の実行例

はじめに

　ブロブ（塊）とは、似た特徴を持った画像内の領域を意味します。例えば、下の様な画像では、丸などの図形がブロブだと言えます。

　OpenCVには、ブロブを自動的に検知できる関数が組み込まれており、簡単に見つけることができます。

やりたいこと

　丸形を見つけてカウントしたい。

#　コード

blob.py

import cv2 
import numpy as np 
  
# 画像の読み込み
image = cv2.imread('shapes.jpg', 0)

# パラメータの初期化
params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() 

# ブロブ領域（minArea <= blob < maxArea）
params.filterByArea = True
params.minArea = 100
  
# 真円度（ 4∗π∗Area / perimeter∗perimeter によって定義される）
#（minCircularity <= blob < maxCircularity）
params.filterByCircularity = True 
params.minCircularity = 0.85
  
# 凸面の情報（minConvexity <= blob < maxConvexity）
params.filterByConvexity = True
params.minConvexity = 0.1
      
# 楕円形を表す（minInertiaRatio <= blob < maxInertiaRatio）
params.filterByInertia = True
params.minInertiaRatio = 0.1

# 検知器作成
detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) 

# ブロブ検知 
keypoints = detector.detect(image) 

# ブロブを赤丸で囲む
blank = np.zeros((1, 1))  
blobs = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, blank, (0, 0, 255), 
                          cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) 

# ブロブの個数  
count = len(keypoints) 
print(f'丸の個数: {count}')
  
# 画像を表示
cv2.imshow("out.jpg", blobs) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

#結果

>python blob.py
丸の個数: 8

　※枠が赤から黒に変化したのは、グレースケールで読み込んだためです。

#実行で失敗した話
　他のサイトで紹介されていたコードを試したら、Pythonがクラッシュしました。

　調べてみるとOpenCVのバージョンが影響してたようです。以前のバージョンのOpenCVでは、SimpleBlobDetector_create()の代わりに、SimpleBlobDetector()という関数が使われており、コピペでコード実行 → 現在は使われていない関数を参照 → クラッシュという流れが発生したのだと思います。
　対策としては、SimpleBlobDetector_create()を使うか、下のコードに書き換えるとエラーを回避できます。

ver = (cv2.__version__).split('.')
if int(ver[0]) < 3:
    detector = cv2.SimpleBlobDetector(params)
else:
    detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)  

おわりに

　ブロブ検知の応用例としては、個数のカウントや位置検知があります。OpenCVによって簡単に使えるので、この例以外でも試して行きたいと思います。

　最後までご覧いただきありがとうございました。コメント・ご指摘等ありましたらよろしくお願いします。

#　参考URL
https://www.programcreek.com/python/example/89350/cv2.SimpleBlobDetector
https://www.visco-tech.com/technical/direction-presence/blob/