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Tello-python

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やりたいこと

トイドローンであるTelloから物体認識をしたいです。
TelloPySnowMasaya/ssd_kerasを使用しています。
足りない点があれば随時追記します!よろしくお願いします!

いざ実行!

python -m tellopy.examples.video_effect
と実行すると下のエラーが出ます

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\one\Anaconda3\envs\py3.5\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "C:\Users\one\Anaconda3\envs\py3.5\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "C:\Users\one\Anaconda3\envs\py3.5\lib\site-packages\tellopy\examples\video_effect.py", line 18, in <module>
    import cv2.cv2 as cv2
AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'cv2'

実行しているvideo_effect.pyのソース

import cv2
import keras
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
from keras.models import Model
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import imread
import tensorflow as tf
from ssd_v2 import SSD300v2
from ssd_utils import BBoxUtility
from PIL import Image
import sys
import traceback
import tellopy
import av
import cv2.cv2 as cv2
import numpy
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 8)
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
np.set_printoptions(suppress=True)
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.45
set_session(tf.Session(config=config))
voc_classes = ['Aeroplane', 'Bicycle', 'Bird', 'Boat', 'Bottle',
'Bus', 'Car', 'Cat', 'Chair', 'Cow', 'Diningtable',
'Dog', 'Horse','Motorbike', 'Person', 'Pottedplant',
'Sheep', 'Sofa', 'Train', 'Tvmonitor']
NUM_CLASSES = len(voc_classes) + 1
input_shape=(300, 300, 3)
model = SSD300v2(input_shape, num_classes=NUM_CLASSES)
model.load_weights('weights_SSD300.hdf5', by_name=True)
bbox_util = BBoxUtility(NUM_CLASSES)
def getSSDImage(frame):
    img2 = image.img_to_array(frame.resize((300, 300)))
    img = np.asarray(frame)
    inputs = []
    inputs.append(img2.copy())
    inputs = preprocess_input(np.array(inputs))
    preds = model.predict(inputs, batch_size=1, verbose=1)
    results = bbox_util.detection_out(preds)
    # Parse the outputs.
    det_label = results[0][:, 0]
    det_conf = results[0][:, 1]
    det_xmin = results[0][:, 2]
    det_ymin = results[0][:, 3]
    det_xmax = results[0][:, 4]
    det_ymax = results[0][:, 5]
    # Get detections with confidence higher than 0.6.
    top_indices = [i for i, conf in enumerate(det_conf) if conf >= 0.6]
    top_conf = det_conf[top_indices]
    top_label_indices = det_label[top_indices].tolist()
    top_xmin = det_xmin[top_indices]
    top_ymin = det_ymin[top_indices]
    top_xmax = det_xmax[top_indices]
    top_ymax = det_ymax[top_indices]
    colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()
    for i in range(top_conf.shape[0]):
        xmin = int(round(top_xmin[i] * img.shape[1]))
        ymin = int(round(top_ymin[i] * img.shape[0]))
        xmax = int(round(top_xmax[i] * img.shape[1]))
        ymax = int(round(top_ymax[i] * img.shape[0]))
    score = top_conf[i]
    label = int(top_label_indices[i])
    label_name = voc_classes[label - 1]
    display_txt = '{:0.2f}, {}'.format(score, label_name)
    color = colors[label]
    cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (int(colors[label][0]*255), int(colors[label][1]*255), int(colors[label][2]*255)), 2)
    cv2.rectangle(img, (xmin, ymin-15), (xmin+100, ymin+5), (int(colors[label][0]*255), int(colors[label][1]*255), int(colors[label][2]*255)),-1)
    cv2.putText(img, display_txt, (xmin, ymin), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
    imgcv = img[:, :, ::-1].copy()
    return imgcv
def main():
    drone = tellopy.Tello()
    try:
        drone.connect()
        drone.wait_for_connection(60.0)
        drone.set_loglevel(drone.LOG_INFO)
        drone.set_exposure(0)
        container = av.open(drone.get_video_stream())
        frame_count = 0
        while True:
            for frame in container.decode(video=0):
                frame_count = frame_count + 1
                if (frame_count > 300) and (frame_count%50 == 0):
                    imgpil = frame.to_image()
                    image = getSSDImage(imgpil)
                    cv2.imshow('Original', image)
                    cv2.waitKey(1)
    except Exception as ex:
        exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()
        traceback.print_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback)
        print(ex)
    finally:
        drone.quit()
        cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    main()

環境

Python                            3.5.5
Keras                              2.0.1
opencv-python                 3.1.0.0
ssd                                 1.0.0
tellopy                            0.6.0
tensorflow                       1.0.0

参考サイト

SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す
Telloドローンでプログラミング!ーディープラーニングで物体認識編ー

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  • tiitoi

    2019/10/16 13:17

    import cv2.cv2 as cv2 は単に import cv2 でいいのではないでしょうか

    キャンセル

  • Tello-python

    2019/10/16 14:20

    エラー消えて実行することができました!
    ありがとうございます!

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

tiitoiさんのご指摘通り

import cv2


に変更したらエラーが消えて実行することが出来ました。

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