OpenCV Python 예제 - 컨투어 내부의 색 검출하기(Detect color inside contour area)

 

 

색깔있는 도형에  도형의 색 이름을 표시해주는 예제 코드입니다.

 

컨투어로 도형 내부 영역을 검출한 다음 평균으로 도형의 색을 계산합니다.

그리고 미리 지정해놓은 색들과 거리를 계산하여 가장 가까운 색으로 이름을 붙여줍니다.   

 

# 원본 코드 - https://www.pyimagesearch.com/2016/02/15/determining-object-color-with-opencv/ # 수정 - webnautes import cv2 import numpy as np from scipy.spatial import distance as dist # Contour 영역 내에 텍스트 쓰기 # https://github.com/bsdnoobz/opencv-code/blob/master/shape-detect.cpp def setLabel(image, str, contour):    fontface = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX    scale = 0.6    thickness = 2    size = cv2.getTextSize(str, fontface, scale, thickness)    text_width = size[0][0]    text_height = size[0][1]    x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour)    pt = (x + int((width - text_width) / 2), y + int((height + text_height) / 2))    cv2.putText(image, str, pt, fontface, scale, (255, 255, 255), thickness, 8) # 컨투어 내부의 색을 평균내서 red, green, blue 중 어느 색인지 체크 def label(image, contour):    mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")    cv2.drawContours(mask, [contour], -1, 255, -1)    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)    mean = cv2.mean(image, mask=mask)[:3]    minDist = (np.inf, None)    for (i, row) in enumerate(lab):        d = dist.euclidean(row[0], mean)        if d < minDist[0]:            minDist = (d, i)    return colorNames[minDist[1]] # 인식할 색 입력 colors = [[0, 0, 255], [0, 255, 0], [255, 0, 0]] colorNames = ["red", "green", "blue"] lab = np.zeros((len(colors), 1, 3), dtype="uint8") for i in range(len(colors)):    lab[i] = colors[i] lab = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_BGR2LAB) # 원본 이미지 불러오기 image = cv2.imread("example_shapes.png", 1) blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 이진화 gray = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 색검출할 색공간으로 LAB사용 img_lab = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2LAB) thresh = cv2.erode(thresh, None, iterations=2) cv2.imshow("Thresh", thresh) # 컨투어 검출 contours = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 컨투어 리스트가 OpenCV 버전에 따라 차이있기 때문에 추가 if len(contours) == 2:    contours = contours[0] elif len(contours) == 3:    contours = contours[1] # 컨투어 별로 체크 for contour in contours:    cv2.imshow("Image", image)    cv2.waitKey(0)    # 컨투어를 그림    cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)    # 컨투어 내부에 검출된 색을 표시    color_text = label(img_lab, contour)    setLabel(image, color_text, contour) cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0)