모벤트 기반 객체 검출

모멘트

• 영상의 형태를 표현하는 일련의 실수값
• 특정 함수 집합과의 상관 관계(correlation) 형태로 계산
• Geometric moments, Central moments, Normalized central moments, Legendre moments, ... 등이 있음

 

Hu's Seven Invariant Moments

• 3차 이하의 정규화된 중심 모멘트를 조합하여 만든 7개의 모멘트 값
• 영상의 크기, 회전,이동, 대칭 변환에 불변

모양 비교 함수

cv2.matchShapes(contour1, contour2, method, parameter) -> retval

contour1: 첫 번째 외곽선 또는 그레이스케일 영상

contour2: 두 번째 외곽선 또는 그레이스케일 영상

method: 비교 방법 지정. cv2.CONTOURS_MATCH_I1, cv2.CONTOURS_MATCH_I2, cv2.CONTOURS_MATCH_I3 중 하나 사용.

parameter: 사용되지 않음. 0 지정

retval: 두 외곽선 또는 그레이스케일 영상 사이의 거리

 

회전, 크기변환에 대해서만 강인

 

예시

코드

import sys
import numpy as np
import cv2


# 영상 불러오기
obj = cv2.imread('spades.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
src = cv2.imread('symbols.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None or obj is None:
    print('Image Load failed')
    sys.exit()


_, obj_bin = cv2.threshold(obj, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
obj_contours, _ = cv2.findContours(obj_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
obj_pts = obj_contours[0]

_, src_bin = cv2.threshold(src, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, _ = cv2.findContours(src_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

dst = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

for pts in contours:
    if cv2.contourArea(pts) < 1000:
        continue
    rc = cv2.boundingRect(pts)
    cv2.rectangle(dst, rc, (255, 0, 0), 1)

    # 모양 비교
    dist = cv2.matchShapes(obj_pts, pts, cv2.CONTOURS_MATCH_I3, 0)

    cv2.putText(dst, str(round(dist,4)), (rc[0], rc[1] - 3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
    0.6, (255,0,0), 1, cv2.LINE_AA)
    
    if dist < 0.1:
        cv2.rectangle(dst, rc, (0,0,255), 2)

cv2.imshow('obj', obj)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

 

결과