顔画像を抽出しつつ,リサイズエラーを直したい！

前提・実現したいこと

エラーを直しつつ,imgフォルダに抽出した顔画像を保存したい！

発生している問題・エラーメッセージ


error                                     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-f93431209ee9> in <module>
     11 
     12 
---> 13 face = cv2.resize(face_list,(50,50))
     14 for i in range(580):
     15   cv2.imwrite('C:\Users\***\jyamioya\img\'+str(i)+".jpg", face)


error: OpenCV(4.1.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3718: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

上のエラーを取り除くために画像サイズ変えるのを後回しにしたら,imgフォルダに保存できたのですが,保存できた画像が真っ白でした.

該当のソースコード

import cv2
import sys
import os


for i in range(580):
  img = cv2.imread("C:\Users\***\jyamioya\jyamijyami\"+str(i)+".jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)                                                     
cascade_file = "C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)  
face_list = cascade.detectMultiScale(img,scaleFactor=1.1,minNeighbors=1,minSize=(20,20))


face = cv2.resize(face_list,(50,50))
for i in range(580):
  cv2.imwrite('C:\Users\***\jyamioya\img\'+str(i)+".jpg", face)

試したこと

リサイズを後回しにしたりしました.

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyter notebookで書いてます.

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

エラーの原因

detectMultiScale や resize の使い方を公式リファレンスでご確認ください。

detectMultiScale の返り値は、検出された「顔部分を切り出した画像のリスト」ではなく、「顔部分の位置 (x, y, w, h) のリスト」です。
そのため、画像でない face_list を resize に渡してもエラーになります。

コード

指定したディレクトリ input_dir 内の ".jpg" ファイルに対して顔検出を行い、output_dir に保存するサンプルコードを以下に記載します。

python
1import cv2
2from pathlib import Path
3
4input_dir = Path(r"C:\faces")
5output_dir = Path(r"C:\output")
6
7output_dir.mkdir(exist_ok=True)
8
9# カスケード検出器を作成する。
10cascade_path = Path(cv2.data.haarcascades) / "haarcascade_frontalface_alt.xml"
11cascade = cv2.CascadeClassifier(str(cascade_path))
12
13for img_path in input_dir.glob("*.jpg"):
14    # 画像を読み込む。
15    img = cv2.imread(str(img_path))
16    
17    # グレースケールに変換する。
18    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
19
20    # 顔検出を行う。
21    faces = cascade.detectMultiScale(
22        gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(20, 20)
23    )
24    print(f"{len(faces)} faces found on image '{img_path}'")
25
26    for i, (x, y, w, h) in enumerate(faces):
27        # 顔部分を画像から切り出す。
28        roi = img[y : y + h, x : x + w]
29
30        # リサイズする。
31        resized = cv2.resize(roi, (50, 50))
32
33        # 保存する。
34        save_path = output_dir / f"{img_path.stem}_{i:0>2}.png"
35        cv2.imwrite(str(save_path), resized)