実例で学ぶMenou-TE ~その3 瓜編~

第3回目の実例紹介になります。

今回は趣向を変えて、私の父が趣味で作っている瓜の識別をやってみたいと思います。

左上の丸いのが冬瓜(とうがん)で、
左下のオレンジっぽいのがピーナッツカボチャ、
右のラグビーボールみたいなカボチャはおそらくスイートタックルです。

領域検出と形状抽出で瓜を品種ごとに検出

  1. 瓜検出用の領域検出を追加
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  2. 瓜検出のアノテーション及び学習
    ここでは結果だけ表示します。

  3. 冬瓜検出用の形状抽出を追加
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  4. 冬瓜検出用の形状抽出の設定
    入力輪郭をスコアマップに切り替えます。


    面積をみて冬瓜のみを検出します。


    冬瓜の面積は289679~306631なので、最小面積250000、最大面積350000と設定します。

    これで冬瓜のみを検出することが出来ました。

  5. ピーナッツカボチャ検出用の形状抽出を追加

  6. ピーナッツカボチャ検出用の形状抽出の設定
    入力輪郭をスコアマップに切り替えてから、
    今度は輪郭長をみてピーナッツカボチャのみを検出します。



    ピーナッツカボチャの輪郭長は2032~2113なので、最小長を2000、最大長を2120と設定します。

    これでピーナッツカボチャのみを検出することが出来ました。

  7. スイートタックル検出用の形状抽出を追加
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  8. スイートタックル検出用の形状抽出の設定
    入力輪郭をスコアマップに切り替えてから、
    今度は最も離れた距離を見てスイートタックルのみを検出します。



    輪郭座標のうち最も距離が遠い座標のペアの部分に緑色の線が引かれます。
    そしてその距離を見て識別します。
    スイートタックルは距離が1327だったので、最小長を1300、最大長を1400と設定します。

    これでスイートタックルのみを検出することが出来ました。

今回は領域検出でいっぺんに3種類の瓜を見つけた後に、
それぞれ別のアプローチで、瓜を仕分けていきました。

動画版もあります。
実例で学ぶMenou-TE ~その3 瓜編~

瓜の例は以上となります。

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すごく楽しい記事ありがとうございます。
非常に参考になります。

瓜の重心から上下(左右)に垂線をおろし、カメラ座標基準として
傾きを算出するサンプルなど公開できますでしょうか。

”ワークの傾きを算出させたい”というアプリを想定しております。

ご面倒をおかけいたします。
ご検討のほど、よろしくお願いいたします。

コメントありがとうございます。
下図のように瓜に引かれた緑の線の向きを算出するイメージで合っているでしょうか。

それでしたらスクリプト検査に少しだけ機能を追加すれば可能なので、
やってみたいと思います。
無造作に置かれたネジの向き検出のサンプルなど如何でしょうか。

角度を表す際にどちらを先端にするかで角度が180°変わってくると思うので、
そのあたりを考えながら作ってみたいと思います。

お世話になります。ご検討ありがとうございます。
座標系につきましてはイメージ通りで構いません。

ネジほど乱雑なものは想定しておりませんでしたが、
それが対応できるようになると、いろんなアプリに対応が
できるかと想像できますのでうれしい限りでございます。

こちらにワークの傾きを算出する例を記載いたしました。

良かったらご覧ください

早速拝見させていただきました。
いつもながら早急な対応、大変感謝いたします。

今後とも、よろしくお願いいたします。

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