【メモ】ソニーグループ合同データ分析コンペティション

訓練データとテストデータでサイコロの数が違うので、クラス分類などでは不可。
OpenCVの輪郭抽出でサイコロをクロッピング→画像分類→目の数を合計　で行けるのでは？
- →行けそうではあるが、うまく分離できていない（2つのサイコロが重なっている）箇所が多くある。どうする？

train_y = np.load(data_path + '/y_train.npy')
train_x = np.load(data_path + '/X_train.npy').reshape(-1, 20, 20)

def drow_rect(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # しきい値処理を行って白い領域を検出
    _, thresholded = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 輪郭を検出
    contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 白い領域を包囲する四角形を描画
    croped = []
    print(len(contours))
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) > 100:  # あるしきい値より大きな領域のみを描画
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            croped.append(cv2.resize(img.copy()[y:y+w, x:x+w, :], (64, 64)))
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    return img, croped


def show_img(arr):
    resized_image = cv2.resize(arr, (224,224))
    plt.imshow(resized_image)
    plt.show()

for i, im in enumerate(train_x[:2]):
    org = im.copy()
    im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    im = cv2.resize(im, (224,224))
    im, croped = drow_rect(im)
    show_img(im)
    for im in croped:
        show_img(im)
    
    show_img(org)
    print("ans: {}".format(train_y[i]))