【Python/OpenCV】輪郭の面積・周囲長・重心を求める方法

概要

OpenCVで検出した輪郭から面積・周囲長・重心などの幾何学的特徴量を計算し、外接矩形や最小外接円を描画する方法を解説する。

1. ライブラリのインポートと画像の読み込み

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("input.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

• cv2.cvtColor() でグレースケールに変換する

2. 二値化と輪郭検出

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

• cv2.RETR_EXTERNAL : 最外部の輪郭のみ取得
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE : 輪郭点を圧縮して格納

3. 輪郭の面積を求める

for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    print(f"面積: {area}")

• cv2.contourArea(contour) : 輪郭で囲まれた領域の面積をピクセル単位で返す
• 面積が0の場合、輪郭が直線状であることを意味する

4. 輪郭の周囲長を求める

for cnt in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, closed=True)
    print(f"周囲長: {perimeter}")

• cnt : 輪郭の点群
• closed=True : 輪郭が閉じた曲線であることを指定（始点と終点を結ぶ）
• closed=False : 開いた曲線として計算する

5. 重心を求める

for cnt in contours:
    M = cv2.moments(cnt)
    if M["m00"] != 0:
        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
        cy = int(M["m01"] / M["m00"])
        cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)
        print(f"重心: ({cx}, {cy})")

• cv2.moments() : 輪郭のモーメントを辞書形式で返す
• m00 : 面積（ゼロ次モーメント）
• m10 / m00 : 重心のx座標
• m01 / m00 : 重心のy座標
• m00 == 0 の場合はゼロ除算を避ける

6. 外接矩形を描画する

for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

• cv2.boundingRect() : 輪郭を囲む最小の軸平行な矩形を返す
• 戻り値は (x, y, w, h) の4要素タプル

7. 最小外接円を描画する

for cnt in contours:
    (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    center = (int(cx), int(cy))
    radius = int(radius)
    cv2.circle(img, center, radius, (255, 0, 0), 2)

• cv2.minEnclosingCircle() : 輪郭を囲む最小の円を返す
• 戻り値は中心座標 (x, y) と半径 radius

8. 回転矩形を描画する

for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int32(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 255), 2)

• cv2.minAreaRect() : 輪郭を囲む最小面積の回転矩形を返す
• 戻り値は ((cx, cy), (w, h), angle) のタプル
• cv2.boxPoints() : 回転矩形の4頂点座標を取得する
• np.int32() : 描画用に整数座標に変換する

9. 表示して確認

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("input.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, closed=True)

    M = cv2.moments(cnt)
    if M["m00"] != 0:
        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
        cy = int(M["m01"] / M["m00"])
        cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)
        print(f"面積: {area:.1f}, 周囲長: {perimeter:.1f}, 重心: ({cx}, {cy})")

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Contour Properties", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()