OpenCVで物体追跡

OpenCVで物体追跡（Object Tracking）の練習です。

わかりにくいのですが、中央のMacbookの内蔵カメラで赤いボールを撮影しています。動画をOpenCVで処理して赤い物体を検出し、Macbookの後ろのモニターに結果を表示しています。

ソースコードは下のサイトを参考にしましたが、別のサイトでもほぼ同じようなソースコードになるようです。condaで実行環境を作って走らせました。

https://temari.co.jp/blog/2017/11/16/opencv-6/

import cv2
import numpy as np

#マスク画像取得
def getMask(lower, upper):
    # HSVに変換
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    low = np.array(lower)
    up = np.array(upper)
    if low[0] >= 0:
        mask = cv2.inRange(hsv, low, up)
    else:
        #赤用（彩度、明度判定は簡略化）
        h = hsv[:, :, 0]
        s = hsv[:, :, 1]
        mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)
        mask[((h < low[0]*-1) | (h > up[0])) & (s > low[1])] = 255

    return cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

# 輪郭取得
def getContours(img,t,r):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, t, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 一番大きい輪郭を抽出
    contours.sort(key=cv2.contourArea, reverse=True)

    # 検出できなかったら終わり
    if len(contours) <= 0:
        return frame
    
    # 大きいものから調べる
    for cnt in contours:

        # 最小外接円を描く
        (x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
        center = (int(x),int(y))
        radius = int(radius)

        #大きすぎるものは無視する
        #if 100 < radius:
        #    continue
        
        if radius > r:
            return cv2.circle(frame,center,radius,(0,255,0),2)
        else:
            return frame

    return frame

try:
    #capture = cv2.VideoCapture('xxxx.mp4') # 任意の動画
    capture = cv2.VideoCapture(0) # カメラ

    while(1):
        ret, frame = capture.read()
        if ret == False:
            print('カメラから映像を取得できませんでした。')
            continue

        # 白・赤マスク
        res_white = getMask([0,0,100], [180,45,255])
        res_red = getMask([-10,45,30], [170,255,255])

        # 輪郭取得
        getContours(res_white, 45, 75) # (画像, 明度閾値, 最小半径)
        contours_frame = getContours(res_red, 45, 75)

        # 再生
        cv2.imshow('video',contours_frame)
        k = cv2.waitKey(25) & 0xFF

        # Q で終了
        if k == ord('q'):
            break

    cv2.destroyAllWindows()
    
except:
    import sys
    print('Error: ', sys.exc_info()[0])
    print(sys.exc_info()[1])
    import traceback
    print(traceback.format_tb(sys.exc_info()[2]))

import cv2

import numpy as np

#マスク画像取得

def getMask(lower, upper):

# HSVに変換

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

low = np.array(lower)

up = np.array(upper)

if low[0] >= 0:

mask = cv2.inRange(hsv, low, up)

else:

#赤用（彩度、明度判定は簡略化）

h = hsv[:, :, 0]

s = hsv[:, :, 1]

mask = np.zeros(h.shape, dtype=np.uint8)

mask[((h < low[0]*-1) | (h > up[0])) & (s > low[1])] = 255

return cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

# 輪郭取得

def getContours(img,t,r):

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(gray, t, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 一番大きい輪郭を抽出

contours.sort(key=cv2.contourArea, reverse=True)

# 検出できなかったら終わり

if len(contours) <= 0:

return frame

# 大きいものから調べる

for cnt in contours:

# 最小外接円を描く

(x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)

center = (int(x),int(y))

radius = int(radius)

#大きすぎるものは無視する

#if 100 < radius:

# continue

if radius > r:

return cv2.circle(frame,center,radius,(0,255,0),2)

else:

return frame

try:

#capture = cv2.VideoCapture('xxxx.mp4') # 任意の動画

capture = cv2.VideoCapture(0) # カメラ

while(1):

ret, frame = capture.read()

if ret == False:

print('カメラから映像を取得できませんでした。')

continue

# 白・赤マスク

res_white = getMask([0,0,100], [180,45,255])

res_red = getMask([-10,45,30], [170,255,255])

# 輪郭取得

getContours(res_white, 45, 75) # (画像, 明度閾値, 最小半径)

contours_frame = getContours(res_red, 45, 75)

# 再生

cv2.imshow('video',contours_frame)

k = cv2.waitKey(25) & 0xFF

# Q で終了

if k == ord('q'):

break

cv2.destroyAllWindows()

except:

import sys

print('Error: ', sys.exc_info()[0])

print(sys.exc_info()[1])

import traceback

print(traceback.format_tb(sys.exc_info()[2]))