輪郭抽出プログラムが実行されません

Question

OpenCVを使った機械学習プログラムについて

『pythonによるAI・機械学習・深層学習アプリの作り方』という本を参考に、OpenCVを使った輪郭抽出プログラムを作っています。
その中で以下のようなエラーが発生しました。
プログラミング初心者ということもあり説明不足な所もあると思いますが、お力を貸していただけると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\k18021kk\Google ドライブ\python_practice\20190217\find_contours.py", line 22, in <module>
    x , y , w , h = cv2.boundingRect(pt)
cv2.error: OpenCV(4.0.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:741: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::pointSetBoundingRect'

該当のソースコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img , (300 , 169))

gray = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray , (7 , 7) , 0)
im2 = cv2.threshold(gray , 140 , 240 , cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

plt.subplot(1 , 2 , 1)
plt.imshow(im2 , cmap = "gray")

cnts = cv2.findContours(im2 , cv2.RETR_LIST , cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

for pt in cnts:
    x , y , w , h = cv2.boundingRect(pt)
    if w < 30 or w > 200: continue
    print(x , y , w , h)
    cv2.rectangle(img , (x , y) , (x + w , y + h) , (0 , 255 , 0) , 2)

plt.subplot(1 , 2 , 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.savefig("find_contours.png" , dpi = 200)
plt.show()

試したこと

1.要所要所でprintしてちゃんと変数に格納されているかどうかの確認
2.cv2.boundingRect()の使い方を検索して確認
3.ライブラリのバージョンの確認

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 　　　　　　　3.6.5

opencv-python 4.0.0.21
matplotlib 　 2.2.2

Answer 1

"error: (-215:Assertion failed) error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)"
[直訳] 前提条件(Assertion)失敗　「error: (npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S)」
というエラーなのですから、変数npointsと、変数depthの値に問題があるのでしょう。

『要所要所でprintしてちゃんと変数に格納されているかどうかの確認』をしたとのことですが、npointsとdepthの値は、どうなっていましたか？　それは、Assertionを満たすようなものだったのですか？

Comments

[k_trader]

cnts = cv2.findContours(im2 , cv2.RETR_LIST , cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
のところを
cnts = cv2.findContours(im2 , cv2.RETR_LIST , cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
にしたらちゃんと動作しました
ありがとうございました。

Answer 2

自分はopencvについてはさっぱりですが・・・

http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contours_begin/py_contours_begin.html
をみると質問者さんのコードは正しいように思えるのですが・・・

print(cv2.findContours.__doc__)
で関数仕様を印字してみたところ・・・

findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy

.   @brief Finds contours in a binary image.
.   
.   The function retrieves contours from the binary image using the algorithm @cite Suzuki85 . The contours
.   are a useful tool for shape analysis and object detection and recognition. See squares.cpp in the
.   OpenCV sample directory.
.   @note **Since opencv 3.2 source image is not modified by this function.**

...

と印字されました。要するにOpencv 3.2から仕様が変わったので関数の戻り値が3要素から2要素にかわったということなのでしょう。

一般の解説記事はもちろんOpenCVのホームページっぽいところの情報が古かったりするのはそれらを参考にしようとするプログラマーを大変混乱させるものですが、OSSはどんどん仕様がかわることも珍しくないので「解説やリファレンスを参照する際に最新の仕様が変わってないかも気にする」ことが大事だという例と思います。

Comments

[k_trader]

丁寧で分かりやすい説明ありがとうございます！
初めてこのようなエラーに出会って3日間悩んでいたので、すごくスッキリしました。
これからは仕様のチェックも習慣化していきます！

[KSwordOfHaste]

普通coco_bauerさん回答のとおり「関数が何を要求しているか」を調査のとっかかりとするのが大切ですが、引数に指定したのがOpenCVの関数の戻り値そのものだったときは「どうすればいいか確信を持つ」ために仕様を確認しますよね。しかし本件のようにバージョンによる仕様の違いだった場合はやっかいだと思います。

自分は最初「opencv-python 輪郭抽出」でヒットした上位の日本語ページを6つほど(回答に書いたのはトップのページ)見ましたがほぼ古い仕様でかかれていました。英語のみのキーワード「opencv-python findcontours specification」でヒットした中のトップ3つは日本語ページだったのでスキップし4つ目のURLが本家のものっぽいもの
https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html
だったのでそれをみると期待どおりの仕様が書いてありました。

こうやって一次情報源を探すのは(OpenCVについての信頼できる情報源を知らない)自分などにはかなりつらいです。しかしdocストリングなら「それがちゃんと用意されているようなまともなライブラリー」において「今まさに動かしているライブラリーの仕様が確実に書いてある」と期待できるので手っ取り早いと思います。そう思ったのが本回答をしてみた動機です。
NotebookやIPythonを導入している場合はdocストリングを「cv2.findContours?」で簡単に参照できるので有効活用するとよいと思います。自分はIPythonに慣れてないのでつい
print(cv2.findContours.__doc__)
なんてやってしまいますが・・・

[k_trader]

やはり、このようなエラーに遭遇すると自分の実力のなさを実感しますね...
「関数が何を要求しているか」ということを意識していなかったことも原因の一つですね
普段からNotebookを利用していますので有効活用して、次に同じエラーに出会ったらすぐに解決できるようにします！