주사위 눈 개수 세는 OpenCV Python 예제

주사위 눈 개수를 세는 OpenCV Pytrhon 예제 코드입니다.

 

깃허브에서 오래전에 발견했던 코드를 수정했습니다. 주사위 눈을 세는 부분을 공유안해주셨지만 힌트가 포함되어 있어서 다행히 동작하도록 수정했네요. 

https://github.com/arnavdutta/OpenCV-Contours-Hierarchy/blob/master/OpenCV_Contours.ipynb 

2023. 5. 28  최초작성

이진화 실행 결과입니다.

 

주사위 눈 검출 결과입니다.  주사위마다 표시된 빨간색 숫자는 눈의 개수이며 보라색 작은 숫자들은 검출된 컨투어의 인덱스 입니다. 왼쪽위에 표시된 28은 주사위 전체 눈 개수입니다. 

 

전체 소스 코드입니다.

import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('dice.png') image_copy = image.copy() # 컨투어 검출하기 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) t, binary = cv2.threshold(blur, -1, 255,  cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,                                           cv2.RETR_TREE,                                           cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dict_i = {} # 주사위를 검출한 컨투어를 찾습니다. for i, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):     rect = cv2.minAreaRect(c)     box = cv2.boxPoints(rect)     box = np.intp(box)     p1 = box[0]     p2 = box[1]     p3 = box[2]         dist1 = np.linalg.norm(p1-p2)     dist2 = np.linalg.norm(p2-p3)     if dist2 == 0:         dist2 = 0.000001     if dist1/dist2 > 0.8 and dist1/dist2 < 1.5:                  if h[3] == -1:             dict_i[i] = [] # 주사위 눈을 검출한 컨투어를 찾습니다. total_pips = [] for i, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):     if h[3] in dict_i.keys():         rect = cv2.minAreaRect(c)         box = cv2.boxPoints(rect)         box = np.intp(box)         p1 = box[0]         p2 = box[1]         p3 = box[2]                 dist1 = np.linalg.norm(p1-p2)         dist2 = np.linalg.norm(p2-p3)         if dist2 == 0:             dist2 = 0.000001         if dist1/dist2 > 0.8 and dist1/dist2 < 1.5:                         dict_i[h[3]].append(i)             total_pips.append(i) list_del = [] for key in dict_i.keys():     if len(dict_i[key]) == 0:         list_del.append(key) for del_item in list_del:     del dict_i[del_item] print('주사위 목록') print(dict_i) for index, (c,h) in enumerate(zip(contours,hierarchy[0])):         rect = cv2.minAreaRect(c)     box = cv2.boxPoints(rect)     box = np.intp(box)         x, y, _, _ = cv2.boundingRect(c)         # 주사위 눈 리스트 생성     list_item = []     for i in dict_i.values():         list_item = list_item  + i         if index in dict_i.keys() or index in list_item:                 # 주사위와 주사위 눈을 그려줌         cv2.drawContours(image_copy, [box], 0, (255, 0, 150), 3)                 # 주사위 눈 개수 출력         if index in dict_i and len(dict_i[index]) > 0:             cv2.putText(image_copy,                         str(len(dict_i[index])),                         (x+100, y-5),                         cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                         2,                         (0, 0, 255),                         2,                     cv2.LINE_AA)         # 컨투어 인덱스 출력         cv2.putText(image_copy,                     str(index),                     (x+20, y-5),                     cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                     1,                     (200, 140, 140),                     1,                     cv2.LINE_AA) # 전체 주사위 눈 개수 출력 cv2.putText(image_copy,             f'total = {len(total_pips)}',             (100,200),             cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,             5,             (0, 0, 255),             2,             cv2.LINE_AA) binary = cv2.resize(binary, None, fx=0.5, fy=0.5) image_copy = cv2.resize(image_copy, None, fx=0.5, fy=0.5) cv2.imshow('result', binary) cv2.waitKey(0) cv2.imshow('result', image_copy) cv2.waitKey(0)

테스트에 사용한 이미지입니다.