OpenCV + Pythonで特定の図形を検出する

OpenCV + Pythonで特定の図形を検出する１(図形の領域を矩形で取得)
確かにここの輪郭を検出しているようだ。

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import cv2 as cv def main():     # ファイルを読み込み     image_file = 'debug_1.png'     src = cv.imread(image_file, cv.IMREAD_COLOR)     # 画像の大きさ取得     height, width, channels = src.shape     image_size = height * width     # グレースケール化     img_gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_RGB2GRAY)     # しきい値指定によるフィルタリング     retval, dst = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO_INV )     # 白黒の反転     dst = cv.bitwise_not(dst)     # 再度フィルタリング     retval, dst = cv.threshold(dst, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)     # 輪郭を抽出     #dst, contours, hierarchy = cv.findContours(dst, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     contours, hierarchy = cv.findContours(dst, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)           # この時点での状態をデバッグ出力     dst = cv.imread(image_file, cv.IMREAD_COLOR)     dst = cv.drawContours(dst, contours, -1, (0, 0, 255, 255), 2, cv.LINE_AA)     cv.imwrite('debug_1.png', dst)     dst = cv.imread(image_file, cv.IMREAD_COLOR)     for i, contour in enumerate(contours):           img = cv.drawContours(src, contours, i, (0,255,0), 3)         cv.imshow("out"+str(i), img)         cv.waitKey(0)                   # 小さな領域の場合は間引く         area = cv.contourArea(contour)         if area < 500:             continue         # 画像全体を占める領域は除外する         if image_size * 0.99 < area:             continue                   # 外接矩形を取得         x,y,w,h = cv.boundingRect(contour)         dst = cv.rectangle(dst,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)     # 結果を保存     cv.imwrite('result.png', dst)     cv.destroyAllWindows()       if __name__ == '__main__':     main()