[scikit-image] 58. 日本地図を都道府県で分割(skimage.morphology opening, measure.label, filters.sobel)

はじめに

画像の輪郭をsobelフィルタにより抽出し、抽出した輪郭ごとにラベリングする方法について、都道府県の境界が表示された日本地図のイラストを例として、説明する。

コード

解説

モジュールのインポート

画像の読み込み

用いる画像は下記サイトから取得した。

日本地図のイラスト（都道府県ごとに区切り）

いらすとやは季節のイベント・動物・子供などのかわいいイラストが沢山見つかるフリー素材サイトです。

www.irasutoya.com

以下の画像を用いる。

img_cはRGB画像であり、それをrgb2grayでグレースケール化したものをimageとする。

sobelフィルタの適用

sobelフィルタで画像の輪郭を抽出する。sobelフィルタを適用した画像は以下のようになる。

sobelフィルタを適用した画像の2値化

値として0.04より小さい部分をTrueとすると以下のような画像が得られる。

ノイズの除去

opening処理を２値化像に適用することでノイズを除去する。ここでは2回openingした。結果として以下の画像が得られる。

画像のラベリング

label(openimg)でさっきの画像をラベリングする。
label2rgbでラベルごとにcmapsの色を適用して表示する。結果は以下のようになる。

重心とラベル番号の表示

regionprops(label_image)のcentroidでラベル領域の重心が得られるので、その部分に赤丸とラベル番号を表示すると下のようになる。

ラベル領域を切り取って表示

regionprops(label_image).bboxでラベル領域を囲む四角形の座標が得られるので、その部分で画像を切り取り、一覧を表示したのが下の図となる。
この場合、他の領域も周りに混ざってくるのでわかり難い図となっている。

ラベリングした部分のみを切り取る

im_label = (licrop==region.label)でラベル番号が一致する部分のみをTrueとしたbool配列を得る。
この配列をもとのRGB画像と掛け合わせる。bool配列はTrueが1、Falseが0で計算されるのでTrueの部分以外は0となり黒くなり、ラベリングした部分のみが残る。例を以下に示す。

各都道府県を表示

すべてのラベリングした領域に上記の処理を行うことで各都道府県を分離できる。

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参考

[scikit-image] 16. エッジ演算子(filters.roberts, sobel)

skimage.filters の roberts, sobelを用いた画像のエッジ検出について説明する。

sabopy.com

2019.05.10

[scikit-image] 53. 画像ラベリング：閾値処理と形態学的操作を用いた対象物の識別

scikit-imageライブラリを使用した画像のラベリング技術について解説。threshold_otsuによる二値化やmorphologyの操作を通じて、画像内の対象物を識別・ラベル付けする方法を、サンプルコードと実行例で詳しく説明します。

sabopy.com

2019.09.26

[scikit-image] 54. ラベリングした領域のサイズ、角度、重心などの測定(skimage.measure regionprops)

scikit-imageのregionprops関数を使用してラベリングされた画像領域の特性（サイズ、角度、重心など）を測定する方法を解説します。基本的な使い方、測定可能な特性、実践例を通じて画像解析の重要なテクニックを紹介しています。

sabopy.com

2019.09.28

skimage.measure — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation

scikit-image.org

skimage.filters.rank — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation

scikit-image.org