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POP

POP(Post Office Protocol)とは、電子メールで使用される受信プロトコル(通信規約)です。SMTPで転送されたメールを一時的に保管し、そのメールをサーバから取り出す際に使用します。

CPU

CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

OpenPose

OpenPoseとは、深層学習を使って人の体や指などの位置(座標)や向きといったポーズを可視化する技術。関節点など人の体における特徴点が座標のどこにあるかを検出することができます。高性能プロセッサを使えば動画像内の複数の人物もリアルタイムで検出することが可能です。

例外処理

例外処理(Exception handling)とは、プログラム実行中に異常が発生した場合、通常フローから外れ、例外として別の処理を行うようにデザインされたプログラミング言語構造です。

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。

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openposeを使用しファイル出力

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OpenPoseとは、深層学習を使って人の体や指などの位置(座標)や向きといったポーズを可視化する技術。関節点など人の体における特徴点が座標のどこにあるかを検出することができます。高性能プロセッサを使えば動画像内の複数の人物もリアルタイムで検出することが可能です。

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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。

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投稿2019/08/22 21:16

編集2019/08/23 02:54

リンク内容
こちらのサイトを参考にcpu版のopenposeの分析結果を出そうとしています。

1番から順番に実行していったのですが、例外処理エラーとなりました。

VideoToDepth.bat Openposeで解析した映像のファイルのフルパスを入力して下さい。 この設定は半角英数字のみ設定可能で、必須項目です。 ■解析対象映像ファイルパス: C:\MMD\FCRN-DepthPrediction-vmd-master\d Openposeの解析結果のJSONディレクトリのフルパスを入力して下さい。({動画名}_json) この設定は半角英数字のみ設定可能で、必須項目です。 ■解析結果JSONディレクトリパス: C:\MMD\FCRN-DepthPrediction-vmd-master\d_20190823_050430\d_json 既に深度推定を行った事がある場合、深度推定結果ディレクトリのフルパスを入力して下さい。({動画名}_json_{日時}_depth) この設定は半角英数字のみ設定可能です。 ディレクトリ内に深度ファイルがある場合、深度推定結果をそのファイルから読み取ります。 ■深度推定結果ディレクトリパス: C:\MMD\FCRN-DepthPrediction-vmd-master\d_20190823_050430\d_json_20190823_051259_depth -------------- 深度推定を行うフレームの間隔を数値で入力して下さい。 値が小さいほど、細かく深度推定を行います。(その分、時間がかかります) 何も入力せず、ENTERを押下した場合、「10」間隔で処理します。 ■深度推定間隔: 10 -------------- 映像に映っている最大人数を入力して下さい。 何も入力せず、ENTERを押下した場合、1人分の解析になります。 複数人数が同程度の大きさで映っている映像で1人だけ指定した場合、解析対象が飛ぶ場合があります。 ■映像に映っている最大人数: 1 -------------- 解析を終了するフレームNoを入力して下さい。(0始まり) 反転や順番を調整する際に、最後まで出力せずとも処理を終了して結果を見ることができます。 何も入力せず、ENTERを押下した場合、最後まで解析します。 ■解析終了フレームNo: -------------- Openposeが誤認識して反転しているフレーム番号(0始まり)、人物INDEX順番、反転の内容を指定してください。 Openposeが0F目で認識した順番に0, 1, とINDEXが割り当てられます。 指定されたファイルが見つかりません。 指定されたファイルが見つかりません。 例)[10:1,R] … 10F目の1番目の人物を全身反転します。 message.logに上記フォーマットで、反転出力した場合にその内容を出力しているので、それを参考にしてください。 [10:1,R][30:0,U]のように、カッコ単位で複数件指定可能です。 ■反転指定リスト: [10:1,R] -------------- 複数人数トレースで、交差後の人物INDEX順番を指定してください。1人トレースの場合は空欄のままで大丈夫です。 Openposeが0F目で認識した順番に0, 1, とINDEXが割り当てられます。 フォーマット:[<フレーム番号>:0番目に推定された人物のインデックス,1番目に推定された人物のインデックス, …] 例)[10:1,0] … 10F目は、左から1番目の人物、0番目の人物の順番に並べ替えます。 message.logに上記フォーマットで、どのような順番で出力したかを残しているので、それを参考にしてください。 [10:1,0][30:0,1]のように、カッコ単位で複数件指定可能です。 また、output_XXX.aviでは、推定された順番に人物に色が割り当てられています。体の右半分は赤、左半分は以下の色になります。 0:緑, 1:青, 2:白, 3:黄, 4:桃, 5:水色, 6:濃緑, 7:濃青, 8:灰色, 9:濃黄, 10:濃桃, 11:濃水色 ■順番指定リスト: -------------- MMD用AVIを出すか、yes か no を入力して下さい。 MMD用AVIは、Openposeの結果に、人物INDEX別情報を乗せて、サイズ小さめで出力します。 何も入力せず、ENTERを押下した場合、MMD用AVIを出力します。 ■MMD用AVI[yes/no]: yes -------------- 詳細なログを出すか、yes か no を入力して下さい。 何も入力せず、ENTERを押下した場合、通常ログと深度推定GIFを出力します。 warn と指定すると、アニメーションGIFも出力しません。(その分早いです) ■詳細ログ[yes/no/warn]: yes WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr. W0823 06:05:13.596913 10468 predict_video.py:701] 反転指定リスト: {10: {1: 'R'}} I0823 06:05:13.612483 10468 predict_video.py:47] C:\MMD\FCRN-DepthPrediction-vmd-master\d_20190823_050430/d_json_20190823_060513_depth/message.log W0823 06:05:13.612483 10468 predict_video.py:49] 深度推定出力開始 now: 20190823_060513 --------------------------- warning: Error opening file (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:901) warning: C:\MMD\FCRN-DepthPrediction-vmd-master\d (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:902) I0823 06:05:13.674982 10468 predict_video.py:622] width: 0.0, height: 0.0 Traceback (most recent call last): File "tensorflow/predict_video.py", line 746, in <module> main() File "tensorflow/predict_video.py", line 740, in main predict_video(now_str, args.model_path, args.centerz_model_path, args.video_path, depth_path, past_depth_path, interval, args.json_path, args.number_people_max, reverse_specific_dict, order_specific_dict, is_avi_output, args.end_frame_no, args.verbose) File "tensorflow/predict_video.py", line 54, in predict_video org_width, org_height, scale_x, scale_y = get_video_info(video_path) File "tensorflow/predict_video.py", line 625, in get_video_info scale_x = HEIGHT / org_height ZeroDivisionError: float division by zero

自身に近いものを探してはいるのですが、よくわからず、どなたか方法をよろしくお願いいたします。ファイルはそのまま実行したのですが、どこのあたりにエラーが発生しているか、よくわかっていません。
申し訳ないですが、解説してください方いましたら、よろしくおねがいいたします。

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ベストアンサー

ZeroDivisionError: float division by zeroより
エラー内容はゼロ除算していますよって内容。
具体的なソースファイルの箇所は
tensorflowフォルダのpredict_video.pyの625行目のscale_x = HEIGHT / org_height
org_heightが0になっているんでしょう。
おそらく動画ファイルのパス指定かファイル形式が不正でエラーがでているのでは?

投稿2019/08/24 05:49

bsk

総合スコア174

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/08/24 08:03 編集

OpenposeVideo.batでつまずいている事がわかったのですが、実行が終わりましたと出るのですが、ファイルのみの出力となっていて、指定したパスが見つからないと言われるのですが、動画のフルパスはあっているはずなんです。 方法がお分かりでしたらよろしくお願いいたします。
bsk

2019/08/24 14:32

ソースコード確認しましたが、エラー部分の処理はopencvで指定パスの動画読み込み→動画のフレームサイズ取得と行っています。このときの取得した画像サイズが0になっているつまり動画をopencvで正しく読み込めていないためエラーが出ています。試しにいろいろなコーデックに変換するか、別動画使って読み込めないか試してみてください。
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