機械学習のための顔画像に矩形で囲む

Question

実現したいこと

機械学習のために保存した100マイの写真の顔の部分を矩形で囲むプログラミングを組みたいのですがエラーが出てしまい実行できません。何がいけないのでしょうか？
レクチャーよろしくお願いします！

発生している問題・エラーメッセージ

 File "C:/Users/saito/PycharmProjects/kenkyu/kukei.py", line 20, in <module>
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.error: OpenCV(3.4.2) c:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.hpp:253: error: (-215:Assertion failed) VScn::contains(scn) && VDcn::contains(dcn) && VDepth::contains(depth) in function 'cv::CvtHelper<struct cv::Set<3,4,-1>,struct cv::Set<1,-1,-1>,struct cv::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper'

該当のソースコード

import cv2
import numpy as np

# 先ほど集めてきた画像データのあるディレクトリ
input_data_path = 'images/'
# 切り抜いた画像の保存先ディレクトリ(予めディレクトリを作っておいてください)
save_path = 'images111/'
# OpenCVのデフォルトの分類器のpath。(https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xmlのファイルを使う)
cascade_path = r"C:\Users\saito\PycharmProjects\kenkyu\venv\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)


# 収集した画像の枚数(任意で変更)
images_count = 100
# 顔検知に成功した数(デフォルトで0を指定)
face_detect_count = 0

# 集めた画像データから顔が検知されたら、切り取り、保存する。
for i in range(images_count):
  img = cv2.imread(input_data_path + str(i) + ".png", cv2.IMREAD_COLOR)
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  face = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
  if len(face) > 0:
    for rect in face:
      # 顔認識部分を赤線で囲み保存(今はこの部分は必要ない)
      # cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), (0, 0,255), thickness=1)
      # cv2.imwrite('detected.jpg', img)
      x = rect[0]
      y = rect[1]
      w = rect[2]
      h = rect[3]
      cv2.imwrite(save_path + 'images' + str(face_detect_count) + '.jpg', img[y:y+h, x:x+w])
      face_detect_count = face_detect_count + 1
  else:
    print ('image' + str(i) + ':NoFace')

Answer 1

ここ、変じゃないですか？

先ほど集めてきた画像データのあるディレクトリ

input_data_path = r"C:\Users\saito\PycharmProjects\kenkyu\images.png"

ディレクトリと書いているのに、画像パスが指定されています。
そのせいでimreadに失敗し、追随してcvtColorがコケているのかと。

---

imreadは読み込みに失敗しても処理を適切に中断してくれません。
読み込みに失敗したのか／そうでないのか 明確にするために、こんなコードを埋めておくと良いです。

img = cv2.imread(input_data_path + str(i) + '.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
assert img is not None, 'failed to read img.'

Comments

[fufufu000]

なるほど！ちなみに、ディレクトリ名ってどんな感じのやつですか？

[LouiS0616]

ディレクトリは、いわゆるフォルダのことです。

[fufufu000]

フォルダの名前を書くのですか？パスを書くのですか？
初心者すぎてごめんなさい！

[LouiS0616]

フォルダのパスを書きます。

[fufufu000]

書き換えて試してみたのですが、同じ内容のエラーが出てしまいます。何か間違っているのでしょうか？

[LouiS0616]

input_data_path = 'imaga000/' にしてみてください。
現状のコードでは、カレントディレクトリの imaga0000.jpg を開こうとしています。

[fufufu000]

書き換えてやってみたのですが、相変わらずできません泣泣
なんでできないんでしょう！！！！！！！！！！！！

[LouiS0616]

パスを相対パスじゃなくて絶対パスにしてみては？
Windowsの場合 Shiftを押しながらフォルダを右クリック ⇒ 『パスのコピー』で取得できます。

[fufufu000]

1番最初のやつがそのやり方でやったやつです！何度も丁寧にありがとうございます！

[LouiS0616]

一番最初のやつって、C:\Users\saito\PycharmProjects\kenkyu\images.png これのことですか？

Answer 2

Giitaからソースコードをコピペしたんだと思いますが。

このプログラムが正しく動作するにはLouiS0616さんの指摘以外にも複数の暗黙の前提条件があり、
質問者さんはその前提条件のどれかを満たしていないのではと。

1. 集めた画像データはpng形式ですか、jpg形式ですかどちらですか。
2. png形式ならば、imagesフォルダ内に画像ファイルが0.png、1.pngと連番で99.pngまで全部ありますか。
3. images111のフォルダは作成済みですか。

質問文のコードを改造して、以下の2機能を追加しました。
1,保存先のフォルダを自動作成する。
2,ファイルが読み込めない時にファイル名の絶対パスを表示する。

assertで表示されるファイルパスとエクスプローラーで実際のファイル名を確認してみてくださいな。

import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path # この行を追加

# 切り抜いた画像の保存先ディレクトリ
save_path = 'images111/'
# 保存先ディレクトリを作成　←追加
Path(save_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# 中略
# 集めた画像データから顔が検知されたら、切り取り、保存する。
for i in range(images_count):
    file_name = input_data_path + str(i) + ".png"
    img = cv2.imread(file_name, cv2.IMREAD_COLOR)
    assert img is not None, Path(file_name).absolute()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 後略

◆実行環境の構成を纏めると以下になります。

\images　 ←imageフォルダではなくimagesフォルダです。
+   +- 0.png
+   +- 1.png
+   +- 2.png
+
\images111
+
+ 質問文のスクリプト.py
\　←スクリプトをこの位置で実行する必要がある。※1

---

プログラムの不具合を修正したら、そのままで終わるのではなく。
修正した物+そのバグを事前に防げるコードに考えて変更してくださいな。

あと暗黙の前提を置かないようにプログラムは記述します。

Comments

[fufufu000]

出来ました！！！！ありがとうございます！！！

[umyu]

@fufufu000さんへ
今後のために、出来たで終わるのではなく、デバックの仕方、質問の仕方も勉強してくださいな。

[umyu]

あとベストアンサーは親身になって受け答えをしていた、LouiS0616さんなのでは。

[fufufu000]

もちろんお世話になったのでLouiS0616さんには高評価を押させていただきました。ですが、今後この質問を誰かが見た時に、スムーズに対策できるほうはどの回答かで判断させていただいています。