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

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

python
1# -*- coding: utf-8 -*-
2import cv2
3import math
4import numpy as np
5import concurrent.futures
6
7
8# ベクトルを描画する
9def drawAxis(img, start_pt, vec, colour, length):
10    # アンチエイリアス
11    CV_AA = 16
12
13    # 終了点                   ###x###                      ###y###
14    end_pt = (int(start_pt[0] + length * vec[0]), int(start_pt[1] + length * vec[1]))
15
16    # 中心を描画    cv2.circle(img,中心の座標、半径、色)
17    cv2.circle(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), 5, colour, 1)
18
19    # 軸線を描画　　cv2.line(img、始点座標、終点座標、色)
20    cv2.line(img, (int(start_pt[0]), int(start_pt[1])), end_pt, colour, 1, CV_AA)
21
22    # 先端の矢印を描画　
23    angle = math.atan2(vec[1], vec[0])
24    print(angle)
25
26    qx0 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle + math.pi / 4))
27    qy0 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle + math.pi / 4))
28    cv2.line(img, end_pt, (qx0, qy0), colour, 1, CV_AA)
29
30    qx1 = int(end_pt[0] - 9 * math.cos(angle - math.pi / 4))
31    qy1 = int(end_pt[1] - 9 * math.sin(angle - math.pi / 4))
32    cv2.line(img, end_pt, (qx1, qy1), colour, 1, CV_AA)
33
34def PCA_exe(list_arg):
35    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
36    block_img=np.array([[[255 for i in range(FilterSize)] for j in range(FilterSize)] for k in range(3)],dtype = np.uint8)
37    #輪郭データを浮動小数点型の配列に格納
38    float_img = np.array(img,dtype=np.float)
39    for y in range(a, a+FilterSize):
40        for x in range(b, b+FilterSize):        
41            float_img[y][x] = img[y][x]#intからfloatおこられるかも
42    print("PCA Start")
43    mean, eigenvectors = cv2.PCACompute(float_img,mean=np.array([], dtype=np.float), maxComponents=1)
44    print("PCA End")
45    print("writing Data")
46    # 主成分方向のベクトルを描画
47    pt = (mean[0][0], mean[0][1])
48    vec = (eigenvectors[0][0], eigenvectors[0][1])
49    drawAxis(block_img, pt, vec, (255, 255, 0), 150)
50    print("========1 Term==========")
51
52    return block_img
53
54FilterSize = 200
55if __name__ == '__main__':
56    
57    # 画像を読み込む
58    src = cv2.imread("/home/atsushi/デスクトップ/reseaching/image/depth_NEW_ALGOLISM/image/5.png",0)
59    # グレースケールに変換
60    # gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#これは解析用
61    gray = src.copy()
62    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)
63    #FilterSizeで割り切れるようにしておく
64    ay = gray.shape[0] // FilterSize#Y方向
65    bx = gray.shape[1] // FilterSize#X方向
66    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=6) as executor:
67
68        box = []
69
70        for y in range(ay):
71            for x in range(bx):     
72                print("y:%d    x:%d" %(y*FilterSize, x*FilterSize))   
73                box.append(executor.submit(PCA_exe,[gray, y*FilterSize, x*FilterSize]))
74
75        i = 0
76        print("nextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnextnext")
77        #正しい画素数のところにブロックを丸投げする感じ
78        for y in range(ay):
79            for x in range(bx):      
80                output[y*FilterSize:(y+1)*FilterSize, x*FilterSize:(x+1)*FilterSize]= box[i].result()
81                i += 1
82    # 表示
83    cv2.imshow('output', img)
84    cv2.waitKey(0)
85
86    # 終了処理
87    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