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# 実験課題10
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# 3.10 背景差分法（ラベリング・ノイズ処理含む）
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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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print("背景差分法を開始します。")
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print("'q': 終了, 'r': 背景画像を現フレームで更新")
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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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bg_gray = 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（平滑化）を適用して、カメラ特有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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# 起動直後、または 'r' キーが押された場合に背景画像を保存・更新する
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if bg_gray is None:
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bg_gray = gray
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print("背景画像を保存しました。カメラの前から離れてください。")
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continue
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# --- 3.101 背景差分法：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(bg_gray, gray)
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# 差分画像を2値化して、動いている領域（前景）を白(255)にする
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# 閾値は環境に合わせて調整（ここでは例として 25）
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_, thresh = cv2.threshold(frame_diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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# --- 3.102 ノイズ処理（モルフォロジー演算：オープニング） ---
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# 3.7で学んだ手法を使い、背景に散らばる小さなチラツキノイズを消去
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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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# 領域内の穴を埋めて結合を強める（クロージング）
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thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
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# --- 3.102 ラベリング処理 ---
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# 2値化画像から、繋がっている白い領域（動体）を検出してラベルを貼る
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# nlabels: ラベルの総数（背景含む）
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# labels: 各画素にラベル番号（0, 1, 2...）が割り当てられた画像
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# stats: 各領域の矩形座標や面積[x, y, w, h, area]の行列
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# centroids: 各領域の中心座標
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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（背景の0は黒にする）
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# 乱数のシードを固定して、フレーム間で色が激しく変わるのを防ぐ
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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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# 動体領域に矩形（枠線）を描画する
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for i in range(1, nlabels): # 0は背景なので1からループ
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x = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT]
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y = stats[i, cv2.CC_STAT_TOP]
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w = stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH]
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h = stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
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area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
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# 面積が小さすぎる領域（微小なノイズの残り）は無視する
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if area > 500:
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# 動体を緑色の矩形で囲む
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cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
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# ラベル番号を画像上に描画
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cv2.putText(frame, f"ID:{i}", (x, y - 10),
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cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
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# --- 結果の表示 ---
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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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# キー入力の受付
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key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
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if key == ord('q'):
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break
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elif key == ord('r'):
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bg_gray = None # 次のループで背景が再キャプチャされる
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows() |