【Python】OpenCVでチェス盤とサークルグリッドのマーカー検出

Pythonの応用
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初心者の独学でのプログラミング学習はとてもツライ…

プログラミングをマスターしたい!

今のIT業界はプログラミングエンジニアが不足していると言われています。
高収入の職業とも言われる分野もありますし、AI、機械学習、ディープラーニング、IOTといった注目される分野が目白押しです。

でも、いざ初心者がプログラミングをマスターしようとすると…

  • 本を読んだりネットの記事で自力で勉強しているけど限界を感じる
  • プログラミングスクールに定期的に通うのは面倒だ
  • 地方に住んでると家の近くにプログラミングスクールなんてない
  • どのプログラミング言語を学べばいいのか悩む
  • 実際の就職や転職にプログラミングが活かせるのか心配だ

など、プログラミングを自分で勉強しようとすると悩みが尽きません。

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OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、ここではグリッド検出(Grid Detection)について扱っていきます。

カメラで撮影した時に歪みが生じることがありますが、これをキャリブレーションすることで補正することができます。

ここでは、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を行ってみます。

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チェスボードのマーカー検出

まずチェスボードのマーカー検出を行って行きます。

jupyter notebookを使ってライブラリのインポートを行います。

画像を読み込みます。imagesフォルダにchess-board.jpgというファイルを用意しました。

imread()で画像を読み込んでimshow()で表示します。

次のようになります。

このチェス盤の交差しているコーナー部分をfindChessboardCorners()を使って捉えていきます。

findChessboardCorners()に画像を与え、コーナーの数(形状)を与えています。これでコーナー検出の成否とコーナーのデータを取り出せます。

次のコードでコーナー検出の成否を判定できます。

コーナーの次元の形状をshapeで見ておきます。

ここまでを実行してみましょう。

これらを使って、画像にコーナーを表示する操作をしていきましょう。

チェス盤の画像をcopy()で複製して作業します。

drawChessboaedCorners()に画像を与え、コーナーの数の形状を与え、先ほど検出したコーナーの数、コーナー検出の成否を与えます。

 

数値の表示はスペースが長くなるので途中省略しました。

最後に、画像を表示してみます。

検出された個々ののコーナーをチェス盤に描画しています。チェス盤が不完全に検出された場合は、検出されたコーナーが赤い丸で描画され、完全に検出された場合は、色付きのコーナーが線で結ばれて描画されます。

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サークルグリッドのマーカー検出

続いてサークルグリッドのマーカー検出を行って行きます。

ドットのパターンの画像を用意してこれまでと同様に読み込んでいます。

こちらを今度はfindCirclesGrid()で処理していきます。

findCirclesGrid()に画像を渡し、コーナーの数の形状と処理のフラグのCALIB_CB_SYMMETRIC_GRIDを渡しています。CALIB_CB_SYMMETRIC_GRIDは円形の対称パターンで利用します。他にCALIB_CB_ASYMMETRIC_GRIDがあり、これは円形非対称パターンで利用します。

foundは先ほどと同じように検出の成否を調べています。

画像をcopy()で複製して処理していきます。

drawChessboardCorners()を使って、チェスボードのマーカー検出と同じように描画の処理を行います。

こちらも数値の表示は途中省略しました。

最後に画像を表示します。

ドットが検出されているのがわかります。

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最後に

ここでは、OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を扱ってみました。

カメラで撮影した時に歪みが生じることがありますが、この処理を元にキャリブレーションすることで画像の歪みの補正に繋げることができます。

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