【Python/OpenCV】Webカメラで振り子の運動を観測

この記事では、Python版OpenCVで色追跡を実装し、振り子の運動を観測・記録する方法をソースコード付きで解説します。

Webカメラで物体の運動を観測

前回の記事では、HSV色空間を使って色追跡(カラートラッキング)してみました。

参考記事
1 【Python/OpenCV】カラートラッキング(色追跡)で移動物体の検出
2 【Python/OpenCV】最大面積のブロブ解析

今回は、これを応用して、Python+OpenCVでWebカメラを固定して運動物体の座標を観測・記録してみました。

ソースコード(Python3+OpenCV3)

サンプルプログラムのソースコードです。

Webカメラで観測

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import time

def color_tracking(img):
    # HSV色空間に変換
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 赤色のHSVの値域1
    hsv_min = np.array([0,100,0])
    hsv_max = np.array([60,255,255])
    mask1 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)

    # 赤色のHSVの値域2
    hsv_min = np.array([160,100,0])
    hsv_max = np.array([255,255,255])
    mask2 = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)
    
    # 2つのマスク画像を加算
    mask = mask1 + mask2

    # 膨張・収縮処理でノイズ低減
    kernel = np.ones((6, 6), np.uint8)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel)
    mask = cv2.erode(mask, kernel)

    return mask

def calc_max_point(mask):
    if np.count_nonzero(mask) <= 0:
        return(-20, -20)

    # ラベリング処理
    label = cv2.connectedComponentsWithStats(mask)

    # ブロブ情報を項目別に抽出
    n = label[0] - 1
    data = np.delete(label[2], 0, 0)
    center = np.delete(label[3], 0, 0)  

    # ブロブ面積が最大のインデックス
    max_index = np.argmax(data[:,4])
   
    # 最大面積をもつブロブの中心座標を返す
    return center[max_index]

def main():
    # データ格納用のリスト
    data = []

    # カメラのキャプチャ
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    # 開始時間
    start = time.time()

    while(cap.isOpened()):
        # フレームを取得
        ret, frame = cap.read()

        # カラートラッキング(赤色)
        mask = color_tracking(frame)
        
        # 面積最大ブロブの中心座標(x, y)を取得
        x, y = calc_max_point(mask)

        # 経過時間, x, yをリストに追加
        data.append([time.time() - start, x, y])
        
        # 中心座標に赤丸を描く
        cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 20, (0, 0, 255), 10)

        # ウィンドウ表示
        cv2.imshow("Frame", frame)
        cv2.imshow("Mask", mask)

        # qキーが押されたら途中終了
        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # CSVファイルに保存
    np.savetxt("data.csv", np.array(data), delimiter=",")

    # キャプチャ解放・ウィンドウ廃棄
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()

記録データをグラフ化

# -*- coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # CSVのロード
    data = np.genfromtxt("data.csv",delimiter=",", dtype='float')

    # 2次元配列を分割(経過時間t, x座標, y座標の1次元配列)
    t = data[:,0]
    x = data[:,1]
    y = data[:,2]

    # グラフにプロット
    plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman" # フォントの種類
    plt.plot(t, x, "r-", label="x")
    plt.plot(t, y, "b-", label="y")
    plt.xlabel("Time[sec]", fontsize=16)     # x軸ラベル
    plt.ylabel("Position[px]", fontsize=16)    # y軸ラベル
    plt.grid()         # グリッド表示
    plt.legend(loc=1, fontsize=16)       # 凡例表示
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

■カメラ映像

■グラフ化

グラフの横軸は経過時間[sec]、縦軸は赤色物体の位置座標(x,y)[px]です。
振り子の周期運動を観測できていることがわかります。

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