画像のラベリングと重心

画像のラベリングを行い、ラベリングした結果の重心を表示する　というモノを作ってみました。試しに鳥の写真を読み込ませてみます。



上が元画像、下が結果です。元画像は実際の写真をモノクロ化し色を逆転した画像を使用しています(元の画像は逆光で鳥が黒く抜けているため、白検出のために)。ラベリングした結果の枠を灰色で、重心を赤色で、物体の面積を緑で表示しています。

この方法で鳥を追尾する場合、鳥が羽ばたくと見かけ上の面積が変わりますから、一番大きい物体を追尾する　といった単純な方法ではうまく動かないと思います。位置関係を解析したうえで、連続して一つの物体を識別する　といった処理が必要かもしれません。

熱赤外線画像誘導なんかは一番大きい物体(飛行機)を追いかければ良い気もしますが、追いかけられる方は単純なフレアでは回避できなくなるので大変そうです。小さなフレアをバラまいたところでせいぜい処理時間が増える程度の妨害しかできない気がする。熱画像対策だと燃料をダンプして着火して広範囲に高温をバラ撒くとかのほうが良いのかも？


とりあえず、背景に雲とか余計な物体が無い、綺麗な環境での画像ではちゃんと物体の検出ができるので、あとは実環境向けの処理をどうするかですね。実環境でWebカメラとかをソースにして飛行機とかを検出できるようになれば、飛行機とかロケットも追尾できるかもしれません。