やりたいこと

カメラを通してフレームを取得
セグメントに分ける
セグメントごとに塗りつぶす

環境構築

Pythonの仮想環境を作ります。

python -m venv color-randomly
cd color-randomly

ディレクトリに移動した直後の状態

$ ls
bin/		include/	lib/		pyvenv.cfg

仮想環境の有効化

source bin/activate

必要なライブラリのインストール

pip install opencv-python numpy scikit-image imageio

opencv-pythonとは

画像とビデオの処理、解析、顔認識、オブジェクト検出、特徴抽出などに使用されます。

numpyとは

数学計算のためのライブラリで、高性能な数値計算機能を提供します。
多次元配列の操作、科学計算、データ分析などに使用されます。

scikit-imageとは

画像処理ライブラリです。画像のセグメンテーション、フィルタリング、画像変換、特徴抽出などに使用されます。

imageioとは

画像入出力ライブラリで、多様な画像形式の読み書きが可能です。
画像の読み込み、保存、アニメーションGIFの生成に使用されます。

コード

main.py

import cv2
import numpy as np
from skimage.segmentation import slic
from skimage.util import img_as_float
import imageio

# ユニークな色を生成する関数
def generate_unique_colors(num_colors):
    return [tuple(np.random.randint(0, 255, 3).tolist()) for _ in range(num_colors)]

# SLICを用いて画像をセグメントする関数
def segment_image_slic(image, n_segments=250, compactness=10):
    # 画像を浮動小数点数の型に変換
    image = img_as_float(image)
    
    # SLICでセグメントに分ける
    segments = slic(image, n_segments=n_segments, compactness=compactness, start_label=1)
    
    # 生成されたピクセルにユニークな色を割り当てる
    unique_colors = generate_unique_colors(len(np.unique(segments)))
    segmented_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.float64)
    for (i, seg_val) in enumerate(np.unique(segments)):
        mask = segments == seg_val
        segmented_image[mask] = unique_colors[i]
    
    # 値を0から255の範囲にスケールして整数にキャスト
    segmented_image = (segmented_image * 255).astype(np.uint8)
    
    return segmented_image

# カメラのセットアップ
cap = cv2.VideoCapture(0)

# アニメーションGIFにするためのフレームリスト
frames_for_gif = []

# 何フレーム分の画像を取得するか
num_frames = 10

# フレームを取得する
while num_frames > 0:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # SLICによるセグメンテーション
    segmented_frame = segment_image_slic(frame, n_segments=250, compactness=10)
    frames_for_gif.append(segmented_frame)
    
    # 結果を表示
    cv2.imshow('Frame', segmented_frame)
    
    # 'q'キーでループを抜ける
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    
    num_frames -= 1

# カメラとウィンドウのリリース
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# アニメーションGIFを無限ループで保存する
imageio.mimsave('./segmented_animation.gif', frames_for_gif, fps=2, loop=0)

実行結果

python main.py

カメラが起動し、セグメント分けされて、様々な色で塗りつぶされてます。

なんとなく、顔と手、後ろのカーテンも分かりますね。

そして、生成されたアニメーションGIFはこちらです！

まとめ

今回は、OpenCVとscikit-imageを使って、リアルタイムにセグメント分けをして塗りつぶしてみました。

プロジェクションマッピングとは異なるとは思いますが、これとプロジェクターを連携させたら、リアルタイムに形状を抽出して、テーマに沿ったカラーリングができそうです。

もう少し工夫したら面白いものが作れそうなので、引き続きチャレンジしてみます！

みなさんも一緒に頑張りましょう