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# 実験課題10
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# 3.10 背景差分法
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import cv2
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import numpy as np
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# Webカメラの初期化
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cap = cv2.VideoCapture(0)
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if not cap.isOpened():
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print("カメラを開けませんでした．")
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else:
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# 最初のフレームを背景画像として取得するための準備
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background = None
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while True:
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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print("フレームを取得できませんでした．")
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break
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# 差分計算を安定させるため，現フレームをグレースケール化
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gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# ガウシアンブラーを適用してカメラの細かいノイズを低減
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gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
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if background is None:
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background = gray
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continue
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# 背景画像と現フレームの絶対差分を計算
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frame_diff = cv2.absdiff(background, gray)
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# 差分画像を2値化して動いている領域を白(255)にする
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_, thresh = cv2.threshold(frame_diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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# ノイズ処理
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kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
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thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
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thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
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# ラベリング処理
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nlabels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh)
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# 各ラベルごとに色分けするためのランダムな色マップを作成
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np.random.seed(42)
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colors = np.random.randint(0, 255, (nlabels, 3), dtype=np.uint8)
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colors[0] = [0, 0, 0] # ラベル0（背景）は黒に固定
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# 画素ごとのラベル番号に対応する色を割り当てて、色分け画像（ラベリング画像）を作成
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labeled_img = colors[labels]
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cv2.imshow('Original Frame (Motion Detection)', frame)
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cv2.imshow('Foreground Mask (Thresh)', thresh)
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cv2.imshow('Labeled Components', labeled_img)
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# 'q' キーが押されたら終了
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows() |