その他

■ ラベリング

• 二値画像あるいはグレースケール画像から，8近傍においてつながっている領域を抽出する．これらの領域は blob として参照される．
• 画像中の注目オブジェクトを得るために，取得した blob 集合に対してフィルタリングを行う．この処理は，CBlobResult の Filter メソッドによって実現される．

サンプル

ラベリング CBlobResult

入力画像に対してラベリングを行い，面積と周囲長を表示する

サンプルコード

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include "BlobResult.h"

int
main (int argc, char **argv)
{
  int i;
  IplImage *src_img = 0, *dst_img = 0;
  CBlobResult blobs;
  CBlob blob;
  CvPoint p1, p2;
  CvFont font;
  char text[64];
  CBlob blobWithBiggestPerimeter, blobWithLessArea;

  // (1)画像を読み込む
  if (argc != 2 || (src_img = cvLoadImage (argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR)) == 0)
    return -1;
  dst_img = cvCreateImage (cvSize (src_img->width, src_img->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
  cvCvtColor (src_img, dst_img, CV_BGR2GRAY);
  cvInitFont (&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 0.5, 0, 1, CV_AA);

  // (2)ラベリングを行う
  blobs = CBlobResult (dst_img, NULL, 100, false);

  // (3)面積でフィルタリング
  blobs.Filter (blobs, B_INCLUDE, CBlobGetArea (), B_INSIDE, 1000, 50000);

  for (i = 0; i < blobs.GetNumBlobs (); i++) {
    // (4)各blobの最小包含矩形（傾き無し）を求める
    blob = blobs.GetBlob (i);
    p1.x = (int) blob.MinX ();
    p1.y = (int) blob.MinY ();
    p2.x = (int) blob.MaxX ();
    p2.y = (int) blob.MaxY ();

    // (5)各blobの包含矩形，インデックス，面積，周長を描画
    cvRectangle (src_img, p1, p2, CV_RGB (255, 0, 0), 2, 8, 0);
    sprintf (text, "[%d] %d,%d", blob.Label (), (int) blob.area, (int) blob.Perimeter ());
    cvPutText (src_img, text, cvPoint (p1.x, p1.y - 5), &font, cvScalarAll (255));
  }

  // (6)最大の周長を持つblobを，緑色で塗りつぶす
  blobs.GetNthBlob (CBlobGetPerimeter (), 0, blobWithBiggestPerimeter);
  blobWithBiggestPerimeter.FillBlob (src_img, CV_RGB (0, 255, 0));

  // (7)最小の面積を持つblobを，青色で塗りつぶす
  blobs.GetNthBlob (CBlobGetArea (), blobs.GetNumBlobs () - 1, blobWithLessArea);
  blobWithLessArea.FillBlob (src_img, CV_RGB (0, 0, 255));

  // (8)画像を表示，キーが押されたときに終了
  cvNamedWindow ("Labeling", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvShowImage ("Labeling", src_img);
  cvWaitKey (0);

  cvDestroyWindow ("Labeling");
  cvReleaseImage (&src_img);
  cvReleaseImage (&dst_img);

  return 0;
}

// (1)画像を読み込む
入力画像を，カラー画像として読み込む．また，ラベリング対象となる画像は， グレースケールあるいは二値画像である必要があるので，画像の変換を行う．

// (2)ラベリングを行う
1番目の引数に，ラベリング対象となる画像を与える． 2番目の引数は，マスク画像，3番目の引数は，blobかそれ以外かを決める閾値（0-255）， 4番目の引数は，各blobモーメントの計算を行うか否かのフラグである． 戻り値として，オブジェクトCBlobResultを返す．

// (3)面積でフィルタリング
Filter()メソッドは，指定されたプロパティにより，blobをフィルタリングする． 1番目の引数は，前のラベリング処理で得られたオブジェクト． 2番目の引数は，フィルタリング作業（条件に当てはまったblobを，含む"B_INCLUDE"か，含まない"B_EXCLUDE"か）． 3番目の引数は，フィルタリングに用いるプロパティを決定する関数． 4番目の引数は，フィルタリング条件（B_EQUAL,B_NOT_EQUAL,B_GREATER,B_LESS,B_GREATER_OR_EQUAL,B_LESS_OR_EQUAL,B_INSIDE,B_OUTSIDE） 5番目と6番目の引数は，下限および上限（これは，指定されないこともある）となる閾値．
今回は，面積が，1000 - 50000 [pixel] の範囲にあるblobだけを残している．

// (4)各blobの最小包含矩形（傾き無し）を求める
各blobにおいて最小，最大のx,y座標をもつピクセルを参照することで，そのblobを包含する矩形を求める．

// (5)各blobの包含矩形，インデックス，面積，周囲長を描画
各blobの包含矩形，およびblobインデックス，面積，周囲長を描画する． ここで，blobの周囲長は，blobの境界となるピクセルの個数であり， Edges()メソッドにより参照（CvSeq*型）できる． ただし，これらのピクセルは，ラスタースキャンされた際の走査順に並んでいるだけなので，そのまま輪郭を描く事はできない．

// (6)最大の周囲長を持つblobを，緑色で塗りつぶす
CBlobGetPerimeter()によって得られたblobの周囲の長さが，最大（0番目）のものを， CBlobオブジェクトとして取得し，FillBlob()メソッドによって塗りつぶす．

// (7)最小の面積を持つblobを，青色で塗りつぶす
(6)と同様に，CBlobGetArea()によって得られたblobの面積が，最小 （blobs.GetNumBlobs()-1番目，つまり最後）のものを， CBlobオブジェクトとして取得し，FillBlob()メソッドによって塗りつぶす．

// (8)画像を表示，キーが押されたときに終了
画像を実際に表示し，何かキーが押されるまで待つ．

実行結果例