dst: 切り出して歪み補正をした画像 %PDF-1.6 %���� # 7つのセグメントの左上座標, # top, top left, top right, center, bottom left, bottom right, bottom, Recognizing digits with OpenCV and Python - PyImageSearch, OpenCV: Geometric Transformations of Images, https://sites.google.com/view/kotarosaito/, 画角の中央から外れた時の発生する歪みを補正する(perspective transformation), you can read useful information later efficiently. application/pdf imshow: 結果を表示する際にはTrue アナログ出力できなければ、、、、、、、不可能です; しかし、電力の測定データやロギングデータと一緒に、アナログメーターもロギングする測定シーンは多くあります。 そこでWebカメラ機能を利用して、アナログメーターの画像を保存しましょう。 アナログメータのディジタル画像を用いた自動読み取り手法 Acrobat Distiller 6.0 (Windows) python3.5,OpenCV3.3を使っているプログラミング初心者です。 いつもお世話になっております。 今回、画像から「赤色の物体」を検知し、検知した箇所のピクセルを取得するプログラムを作成しようと考えています。 現在、赤色検出のマスク画像を表示するところまではできています。 検知した アナログメータを撮影したディジタル画像から、メータ指示値を自動的に読み取る 手法を開発し、精度の評価とフィールド試験を行う。 主な成果 1.ディジタル画像によるアナログメータ自動読み取り手法とソフトウェアの開発 output 工場内に点在するアナログメータに専用カメラを設置、撮影画像をクラウドにアップロードします。アップロードされた画像をクラウドで読み取りデータ化し、指示値を識別・可視化するサービスです。 対象機器. # pandas: 0.23.1 EQzO�s:C�Y� �����B5&-�au�x���!n Q��p��j��t���[� 2005-09-08T17:15:41+09:00 以下の機器の値や状態を認識します。 uuid:0a11c832-4fe2-408b-8354-0fed3d2f5a1e 以下は試行錯誤の末、1枚目だけの調整ではうまくいかなかった点を全て調整した結果です。二回あったわずかな視点変化とちょっとしたミス5でデスクトップ全体が撮影されていた時間帯への対応が含まれています。, 3600枚の画像に対してこれを実行すると1分から数分程度かかりました6。pandasの高速化テクニックにはあまり精通していないので、この方法が最適である自信はありません。こういう時に適切な方法をご存知の方はコメントいただけるとありがたいです。, ファイル名に含まれる撮影日時の数字をdatetime形式にしてDataFrameに追加しています。今回は活用していませんが、試行錯誤の際は「何番目の画像」で指定するインデックス番号よりもdatetimeのほうが範囲を特定しやすいでしょう。期間の指定は通常のboolean indexingと同じようにできます。例えば8/10の深夜0時から1時の画像を取り出すなら以下で可能です。, こればかりは適当な数をサンプリングして確かめるしかないでしょう。今回のケースでは以下のように約3600枚から50枚おきに歪み補正結果を一覧表示しておかしい部分を特定することで、数ピクセル程度のズレが二回発生していることを発見しました。, 視点のわずかなズレを考慮して調整した結果がこちらです。このように並べると、数ピクセルというわずかな違いでも意外と「上の方の暗いピクセル部分の高さが少し違うかな…」などとわかりました。, また、操作ミスでデスクトップ画像を撮影していた時間帯は、以下のように全ピクセルの和(画像がどれだけ白いか)をプロットした時の異常値としてすぐに見つかりました。, また、このプロットから、照明が消えて数字のディスプレイ部分が滲んでいる時間帯、つまりグレイスケール画像にした時に白い部分が多い時間帯もよくわかります。, 実は単純に二値化と言っても、実際の画像を扱ってみると望ましい結果を得るにはいろいろと試行錯誤が必要なことがわかります。具体的には以下の三点の最適化です。, これらについて、対象とする画像の様子とやりたいタスクごとに自分で最適なレシピの組み合わせを見つける必要があるようです。私の場合は時間帯によって照明が消えているという画像処理においてやっかいな撮影条件があったので、それなりの試行錯誤が必要でした。最終的には以下のような組み合わせで満足できる結果が得られました。, cv2.erodeとcv2.dilateの作用例は公式チュートリアルがわかりやすいです。 pnts: 元画像の切り出し範囲 4点(x,y)のリストかタプル , (左上, 右上, 右下, 左下) 測定中の装置の様子をウェブカメラなどを使ってリモートで監視しているときに、せっかく監視してるんだからくディスプレイに表示されている数字くらい記録しておきたいと思うことがあります1。これを実現する最も簡単な方法は一定時間ごとの画像取得です。しかし、残された大量の画像から異常や特定期間の様子を探し出すのは少し骨が折れます。「うまいこと数字を抽出してログデータにできたらな…」と一度くらいは思ったことのある方が多いのではないでしょうか。固定視点の画像からたった10種類の数字を判別するだけです。数字の位置を定義して0-9までの雛形のどれに当てはまるか判定していけばできそうです。機械学習など必要ないでしょう。しかし、実際やるとなるといろいろと細かい点でつまずきそうで、なかなか手を出しにくいタスクではあります。この記事では、Pythonを使って非常に単純な仕組みで大量の固定視点画像から数字を抽出する方法を紹介します。画像から数字を抽出する方法を調べようとしてググると、でてくる情報のほとんどが紙などに印刷された数字を読み取るOCRや手書き文字の機械学習に関するものです。OCRは今回のようなにじみがあるような画像に弱そうですし2、機械学習は正直このタスクには高級すぎるでしょう。それらの隙間を埋めるような記事になると思います。画像切り出しや歪み補正、数字の位置の特定などはじめに手作業による調整は必要ですが、実装が複雑でうまくいかないとお手上げになりがちな完全自動抽出よりもコードが単純である分、個別事例への適用は容易なはずなので、うまいこと自分の事例に合わせて使ってみてください。, 説明するより下の画像を見た方が早いでしょう。 uuid:4a51414b-75b1-462a-9aa3-6f9a871aa575 - OpenCV: Morphological Transformations モルフォロジー変換について, 私は画像処理について特に詳しくない素人です。この記事で使っている方法の組み合わせやパラメータが今回のタスクに対して適切なものであるとは思っていません。むしろ詳しい方にとっては意味不明な操作が混じっている可能性は高いです。ひとまず目的を達成できたので記事にしましたが、変なところや改善可能なところがあればコメントいただけるとありがたいです。, もちろん、監視しているくらいなのでログファイルを取得できない状態を想定しています。例えば、ターボ分子ポンプについている真空計なんかはログ出力されていないものがおおいのではないでしょうか。 ↩, 逆にいいディスプレイのきれいな数字ならtesseractを使ってOCRできるかもしれません。 ↩, しかし、コードを読んだ限り輪郭抽出部分が少し荒削りなので、そのままのコードでは1を認識できないでしょう。 ↩, この記事では数字部分が明るい(=グレイスケールにした時に白くなる=二値化したときに255になる)場合を扱っています。数字部分が黒いディスプレイの場合は白黒を反転させる必要があります。 ↩, 物質科学のポスドクです。データ解析やグラフ作りの道具をIgor ProからPythonに変えました。主に測定データの便利な扱い方やグラフ作りに関する話を中心に書きます。前者のネタはピンと来る人は少ないけれど刺さる人には刺さるだろう話が中心になると思います。. 2012-04-12T16:04:01+09:00 input - OpenCV: Image Thresholding 二値化について