14-10. 画像差分で鮭の遡上を監視してみた

[E] 画像処理

2020/03/11

やること
実行環境
引用
pip
ソースコード
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やること

14-9では２枚の画像の差分を検出して間違い探しを解きました。

これを動画に適用すると、動いているものだけを検出することができます。今回は画像差分を用いて鮭の遡上を監視してみましょう。

実行環境

WinPython3.6をおすすめしています。

WinPython - Browse /WinPython_3.6/3.6.7.0 at SourceForge.net

Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows

Google Colaboratoryが利用可能です。

Google Colaboratory

引用

こちらの動画の一部を拝借しました。感謝申し上げます。

北海道清里町サクラマスが遡上するさくらの滝 2014/07/08

これを入力します。

pip

必要なパッケージをインストールします。

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install matplotlib

ソースコード

動画の処理なのにこんなに短いんです。動画を１フレームずつ読み込んで、最新の４枚を見比べて差分を取っていきます。差分領域のうち、面積が一定以上のものに矩形を引きます。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#=============================
# パラメータ
#=============================
#動画
movie_path = '14-17_movie.mp4'

#=============================
# 画像表示関数
#=============================
def show(img):
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.imshow(img, vmin = 0, vmax = 255)
    plt.show()
    plt.close()
    print()

#=============================
# 処理
#=============================
#動画読み込み
video = cv2.VideoCapture(movie_path)

#画像差分の準備
fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG(history=4)

#繰り返し処理
while(video.isOpened()):
    #フレームを取得
    ret, frame = video.read()
    
    #フレームがある場合
    if ret == True:
        #差分マスクの計算
        fgmask = fgbg.apply(frame)
        
        #輪郭検出
        contours, _ = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
        
        #最小面積で選別
        contours = [contour for contour in contours if cv2.contourArea(contour) > 200]
        
        #すべての輪郭に矩形を引く
        for contour in contours:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        
        #表示
        show(frame)
        
        #
        frame_before = frame
    else:
        break
video.release()

実行すると、動く物体に矩形が引かれた画像が次々と表示されます。色がおかしいのはOpencv先生の仕様なので気にしないでください。