14-9. 画像差分で間違い探しを解く

[H] 小ネタ / 検証

2020/03/11

やること
実行環境
問題１
pip
ソースコード
問題２
結果
さいごに

やること

イタリアンレストランの間違い探しが子ども向けとは思えないほど難しかったので、画像差分を用いて解いてみます。Pythonならゆったり書いても40行ちょっとで済みます。

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 Colab

問題１

羊キャラが消えてラム肉が登場したことで界隈がざわついたこちらの問題です。

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

とっても短いです。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#=============================
# パラメータ
#=============================
#画像１
img_path_1 = '14-16_1.png'

#画像２
img_path_2 = '14-16_2.png'

#=============================
# 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()

#=============================
# 画像読み込み
#=============================
img_1 = cv2.imread(img_path_1)
img_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_2 = cv2.imread(img_path_2)
img_2 = cv2.cvtColor(img_2, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#=============================
# 画像の差分
#=============================
#準備
fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG(history=2)

#差分マスクの計算
fgmask = fgbg.apply(img_1)
fgmask = fgbg.apply(img_2)
show(fgmask)

#画像１を暗くして差分マスクを重ねる
img_1 = img_1 // 4
img_1[fgmask==255] = (255, 0, 0)
show(img_1)