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pythonとopencvで主成分分析を実装中にcv2.error:---cn<=4 in function 'scalarToRawData'

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atusibba1014

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前提・実現したいこと

opencvとpythonで主成分分析(https://qiita.com/hitomatagi/items/92fc43226ca37c0f90f6)
上記を参考にしながらある画像のFilterSize×FilterSize内の主成分分析を行いたいと考えております。

発生している問題・エラーメッセージ

cv2.error:OpenCV(3.4.3) /io/opencv/modules/core/src/array.cpp:3249:error:(-215:Assertion failed) cn<=4
in function 'scalarToRawData'

このエラーがL17で発生している
L16: # 中心を描画    cv2.circle(img,中心の座標、半径、色)
L17: cv2.circle(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), 5, colour, 1)

該当のソースコード

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import math
import numpy as np
import concurrent.futures


# ベクトルを描画する
def drawAxis(img, start_pt, vec, colour, length):
    # アンチエイリアス
    CV_AA = 16

    # 終了点                   ###x###                      ###y###
    end_pt = (int(start_pt[0] + length * vec[0]), int(start_pt[1] + length * vec[1]))

    # 中心を描画    cv2.circle(img,中心の座標、半径、色)
    cv2.circle(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), 5, colour, 1)

    # 軸線を描画  cv2.line(img、始点座標、終点座標、色)
    cv2.line(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), end_pt, colour, 1, CV_AA)

    # 先端の矢印を描画 
    angle = math.atan2(vec[1], vec[0])
    print(angle)

    qx0 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle + math.pi / 4))
    qy0 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle + math.pi / 4))
    cv2.line(img, end_pt, (qx0, qy0), colour, 1, CV_AA)

    qx1 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle - math.pi / 4))
    qy1 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle - math.pi / 4))
    cv2.line(img, end_pt, (qx1, qy1), colour, 1, CV_AA)

def PCA_exe(list_arg):
    img, a, b = list_arg#a,bには~981,~1008のいずれかの値をにゅうりょくする
    block_img=np.array([[[255 for i in range(FilterSize)] for j in range(FilterSize)] for k in range(3)],dtype = np.uint8)
    #輪郭データを浮動小数点型の配列に格納
    float_img = np.array(img,dtype=np.float)
    for y in range(a, a+FilterSize):
        for x in range(b, b+FilterSize):        
            float_img[y][x] = img[y][x]#intからfloatおこられるかも
    print("PCA Start")
    mean, eigenvectors = cv2.PCACompute(float_img,mean=np.array([], dtype=np.float), maxComponents=1)
    print("PCA End")
    print("writing Data")
    # 主成分方向のベクトルを描画
    pt = (mean[0][0], mean[0][1])
    vec = (eigenvectors[0][0], eigenvectors[0][1])
    drawAxis(block_img, pt, vec, (255, 255, 0), 150)
    print("========1 Term==========")

    return block_img

FilterSize = 200
if __name__ == '__main__':

    # 画像を読み込む
    src = cv2.imread("/home/atsushi/デスクトップ/reseaching/image/depth_NEW_ALGOLISM/image/5.png",0)
    # グレースケールに変換
    # gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#これは解析用
    gray = src.copy()
    output = np.array([[[255 for i in range(src.shape[1])] for j in range(src.shape[0])] for k in range(3)],dtype = np.uint8)
    #FilterSizeで割り切れるようにしておく
    ay = gray.shape[0] // FilterSize#Y方向
    bx = gray.shape[1] // FilterSize#X方向
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=6) as executor:

        box = []

        for y in range(ay):
            for x in range(bx):     
                print("y:%d    x:%d" %(y*FilterSize, x*FilterSize))   
                box.append(executor.submit(PCA_exe,[gray, y*FilterSize, x*FilterSize]))

        i = 0
        print("nextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnext")
        #正しい画素数のところにブロックを丸投げする感じ
        for y in range(ay):
            for x in range(bx):      
                output[y*FilterSize:(y+1)*FilterSize, x*FilterSize:(x+1)*FilterSize]= box[i].result()
                i += 1
    # 表示
    cv2.imshow('output', img)
    cv2.waitKey(0)

    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()

試したこと

qiitaのサイトではdrawAxisにsrcを入力しているため、srcのshape,dtypeを確認(shape:(使用した画像のheight,使用した画像のwidth,3)ここで3はカラー画像であることを示す)(dtypeはuint8)
その後、それと同じ型をnp.arrayのときにdtype、shapeを指定したがこのエラーに遭遇してしまったorzzzzzz

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ubuntu 18 LTS /opencv3.4.3/VSCode

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回答 1

check解決した方法

0

block_img=np.array([[[255 for i in range(FilterSize)] for j in range(FilterSize)] for k in range(3)],dtype = np.uint8)

じゃなくて

block_img=np.array([[[255 for i in range(3)] for j in range(FilterSize)] for k in range(FilterSize)],dtype = np.uint8)

でした。確認した、とか言って全然確認してませんでした。
ごめんなさい。。
ちなみにここを直したらまた別のエラー出ましたw
がんばります

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  • 2019/05/17 15:22

    ピクセルに対してPCAを無事行うことができました

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