PythonでOpenCVでのラベリング処理

PythonでOpenCVでのラベリング処理を行う場合は、下記のコード通りに行います。注意点は

• 画像を２値化すること
• ラベリング結果は画像によっては画像全体を抽出する場合がある

後者については、最大の面積を持つ領域を取り出したい場合に要注意です。

	#画像をグレースケールで読み込み
	grayImage = cv2.imread(fileName,0)
	#二値変換
	_ ,binImage = cv2.threshold(grayImage,0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
	# ラベリング処理
	nLabels, labelImages, data, center = cv2.connectedComponentsWithStats(binImage)
	#ここのラベルの情報を取り出したい場合
	for label in range(0,nLabels):
	x,y = center[label]
	x,y,w,h,size = data[label]
	# 面積最大のインデックスを求める場合
	max_index = np.argmax(data[:,4])

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Python：マルチページTIFFを読み込んで１ページずつ処理する（imreadmulti利用）

PythonでマルチページTIFFを処理する方法。過去記事では、

• OpenCVでは未対応

と書いていましたが、OpenCV3からはimreadmultiが使えるようなので、それでシンプルに解決です。戻り値は、読み取り成功か失敗かのboolと、イメージのリスト（matの配列）が返ってきます。

	ref, images=cv2.imreadmulti('sample.tif',flags=0) #flags 0:Gray, 1:RGB, -1:RGBA
	for mm in images:
	cv2.imshow("tif",mm)
	cv2.waitKey(0)
	cv2.destroyAllWindows()

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