【Python】OpenCVでチェス盤とサークルグリッドのマーカー検出

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。

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。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

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。

flat_chess_board = cv2.imread('images/chess-board.jpg')
plt.imshow(flat_chess_board,cmap='gray')

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。

found, corners = cv2.findChessboardCorners(flat_chess_board,(7,7))

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。

if found:
    print('find the corners')
else:
    print("did not find corners")

コーナーの次元の形状をshapeで見ておきます。

corners.shape

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。

flat_chess_copy = flat_chess_board.copy()
cv2.drawChessboardCorners(flat_chess_copy, (7, 7), corners, found)

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。

plt.imshow(flat_chess_copy)

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。

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。

dots = cv2.imread('images/pattern-dot.jpg')
plt.imshow(dots)

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。

found, corners = cv2.findCirclesGrid(dots, (10,10), cv2.CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID)

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。

dbg_image_circles = dots.copy()
cv2.drawChessboardCorners(dbg_image_circles, (10, 10), corners, found)

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。

plt.imshow(dbg_image_circles)

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。

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。