【Python/OpenCV】ブロブ解析+カラートラッキングで物体追跡

Python+OpenCVのブロブ解析+カラートラッキングで物体追跡する方法をソースコード付きで解説します。

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ブロブ解析+カラートラッキングで物体追跡

前回は、HSV色空間に変換して赤色物体を検出し、検出する方法を解説しました。

【Python/OpenCV】カラートラッキング(色追跡)で移動物体検知
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物体の位置を検出し、追跡したい場合はノイズ(追跡対象以外の部分)を除去する必要があります。
ノイズを除去するために、今回はブロブ解析を利用します。

【Python/OpenCV】最大面積のブロブ情報(座標など)を取得
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ブロブ解析とは、画像をラベリング処理し、ラベル付けされた領域の特徴を解析することです。
Python版OpenCVでは、cv2.connectedComponentsWithStats()で2値画像のブロブ解析ができます。
つまり、マスク画像を与えてやると、面積が最大の領域のみを取り出したりできます。
これを応用すれば、動画に複数の赤色物体が映っていても、一番大きな赤色物体だけを追跡できます。

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サンプルコード(Python)

サンプルプログラムのソースコードです。


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実行結果

■赤色の振り子を追跡している様子

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