質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

pythonにおけるGLOBAL変数について

kokawa2003
kokawa2003

総合スコア0

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

1回答

0評価

0クリップ

891閲覧

投稿2019/08/03 05:37

編集2022/01/12 10:58

PythonでプログラムしていますがGLOBALなオブジェクトの扱いがよくわかりません。
以下のソースを見てください。

python

import cv2 import transformer import torch import utils from imutils import paths import argparse import itertools PRESERVE_COLOR = False net=None device=None def myinit(): net=None device=None """ Captures and saves an image, perform style transfer, and again saves the styled image. Reads the styled image and show in window. Saving and loading SHOULD BE eliminated, however this produces too much whitening in the "generated styled image". This may be caused by the async nature of VideoCapture, and I don't know how to fix it. """ mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path" modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',)) modelPaths = sorted(list(modelPaths)) modelIter = itertools.cycle(modelPaths) # Device device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Load Transformer Network print("Loading Transformer Network") net = transformer.TransformerNetwork() modelPath = next(modelIter) net.load_state_dict(torch.load(modelPath)) net = net.to(device) print("Done Loading Transformer Network") def mainfunc(): myinit() # Set webcam settings mycam = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.100.142:8554/in.mp4") # Main loop with torch.no_grad(): count = 1 while True: # Get webcam input ret_val, img = mycam.read() # Mirror #img = cv2.flip(img, 1) key=0 try: height = img.shape[0] width = img.shape[1] d=1 img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d))) print("P1") # Free-up unneeded cuda memory torch.cuda.empty_cache() print("P2") # Generate image content_tensor = utils.itot(img).to(device) print("P3") generated_tensor = net(content_tensor) print("P4") generated_image = utils.ttoi(generated_tensor.detach()) if (PRESERVE_COLOR): generated_image = utils.transfer_color(content_image, generated_image) img2 = cv2.imdecode(cv2.imencode(".png", generated_image)[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED) count += 2 # Show webcam #img3 = cv2.flip(img2, 1) d=1 img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d))) cv2.imshow('real', img) img2 = cv2.resize(img2 , (int(width*d), int(height*d))) cv2.imshow('Demo webcam', img2) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF except: print('error occured') if key == ord('n'): modelPath = next(modelIter) net.load_state_dict(torch.load(modelPath)) net = net.to(device) if key == ord('y'): #save on pressing 'y' cv2.imwrite(f'images/capture/c{count}.png',img2) elif key == ord('q'): break # q to quit # Free-up memories mycam.release() cv2.destroyAllWindows() # print(next(modelPaths)) mainfunc()

これなのですが実行すると
generated_tensor = net(content_tensor)
のところで落ちてしまいます。
しかし初期化のコードを関数でするのをやめて直接書くとうまく動きます。

python

import cv2 import transformer import torch import utils from imutils import paths import argparse import itertools PRESERVE_COLOR = False net=None device=None def mainfunc(): net=None device=None """ Captures and saves an image, perform style transfer, and again saves the styled image. Reads the styled image and show in window. Saving and loading SHOULD BE eliminated, however this produces too much whitening in the "generated styled image". This may be caused by the async nature of VideoCapture, and I don't know how to fix it. """ mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path" modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',)) modelPaths = sorted(list(modelPaths)) modelIter = itertools.cycle(modelPaths) # Device device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Load Transformer Network print("Loading Transformer Network") net = transformer.TransformerNetwork() modelPath = next(modelIter) net.load_state_dict(torch.load(modelPath)) net = net.to(device) print("Done Loading Transformer Network") # Set webcam settings mycam = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.100.142:8554/in.mp4") # Main loop with torch.no_grad(): count = 1 while True: # Get webcam input ret_val, img = mycam.read() # Mirror #img = cv2.flip(img, 1) key=0 try: height = img.shape[0] width = img.shape[1] d=1 img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d))) print("P1") # Free-up unneeded cuda memory torch.cuda.empty_cache() print("P2") # Generate image content_tensor = utils.itot(img).to(device) print("P3") generated_tensor = net(content_tensor) print("P4") generated_image = utils.ttoi(generated_tensor.detach()) if (PRESERVE_COLOR): generated_image = utils.transfer_color(content_image, generated_image) img2 = cv2.imdecode(cv2.imencode(".png", generated_image)[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED) count += 2 # Show webcam #img3 = cv2.flip(img2, 1) d=1 img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d))) cv2.imshow('real', img) img2 = cv2.resize(img2 , (int(width*d), int(height*d))) cv2.imshow('Demo webcam', img2) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF except: print('error occured') if key == ord('n'): modelPath = next(modelIter) net.load_state_dict(torch.load(modelPath)) net = net.to(device) if key == ord('y'): #save on pressing 'y' cv2.imwrite(f'images/capture/c{count}.png',img2) elif key == ord('q'): break # q to quit # Free-up memories mycam.release() cv2.destroyAllWindows() # print(next(modelPaths)) mainfunc()

これから見るとpythonでGLOBALなオブジェクトを宣言するときはどうも=Noneではまずいらしいですが
どうすべきか知っている人はいませんか?

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。