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Pythonでカンタン画像解析~錆の面積はどれくらい?~

【後編】Pythonでカンタン画像解析~錆の面積はどれくらい?~

python で画像解析してみよう!

業務の効率化や不明確値の定量化に大きく貢献してくれる「画像解析」。

前回に引き続き、python の特色である「モジュール」と「プログラミング技術」を活用して、仕事の効率化をはかりましょう!

今回は、錆の面積を算出していきたいと思います。

前回の記事を読んでいない方は、まずはこちらをお読みください。

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異物検知アルゴリズムの応用

今回紹介した「異物検知アルゴリズム」の構築は、産業的にも様々な応用が可能です。

Deep learning のインプットにするも良し、アルゴリズム単体でも応用が可能でしょう。

画像解析で錆の面積を算出しよう

たとえば、配管の腐食を検知するにあたって「錆」の検出は非常に重要です。

今度は応用編として、以下の画像を解析し、錆の面積率を算出してみましょう。

錆画像

色の明暗で判定

タピオカでも最初に試した、一定の敷居値より「暗い」箇所を切り出すコードです。

結果はいまいち…

40%ほどが、錆の領域だと判定されましたね。

この方法はやはり、タピオカの実験と同じような欠点があります。

画像に影があった場合は?

では、例えば、この画像に影がさしかかっていたらどうなるでしょうか?

影=錆になってしまった

案の定、影の部分も錆として検知されてしまいました。

HSV を使って検知してみよう

では、先ほどと同様に、HSV 空間に射影してから「赤っぽいところ」を検知させてみましょう。

検知成功!

今度こそ成功です!

多少の誤差はありますが、影がかかっていても、ほぼ完璧に検知できていますね。

さいごに

今回は、HSV 空間への射影を用いた「opencv」の基本的な使い方を紹介しました。

画像解析の技術そのものは、産業的にも医療的にも応用先が無限に存在します。

ぜひ、皆さんの作業効率化やソフト開発にも活用してみてくださいね!

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