UnboundLocalError: local variable 'image_rgb' referenced before assignmentのエラーの解決策が知りたいです．

Question

##質問内容
以下のコードを実行すると，このようなエラーが出ます．

##エラー結果
UnboundLocalError: local variable 'image_rgb' referenced before assignment

##コード

    #映像を表示
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    
    #顔の検出器を作成
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
    
    
    while True:
    
        ret, frame = cap.read()
        
        #画像にする際のサイズを変更する
        frame = cv2.resize(frame,(width, height))
        
        #グレイスケールに変換
        frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        
        #顔認証を実行
        face_list = face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, minNeighbors=20)
        
    #--------------------------------------------------------------------------- 
    
        #認証した部分に印をつける(枠で囲む)
        for (x,y,w,h) in face_list:
            
            #赤を用意
            red = (0,0,255)
            
            #顔の部部を囲む
            cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), red, 1)
            
            #顔の部分のみ取り出す
            trim_face = frame[y:y+h,x:x+w]
                            
            #RGBに変換する(OpenCVのBGRをRGBに変換する)
            image_rgb = cv2.cvtColor(trim_face,cv2.COLOR_BGR2RGB)
            
    #---------------------------------------------------------------------------
        
        #pillowに変換
        change_pillow = Image.fromarray(image_rgb)
    
        
        #OpenCVのRGBからpillowのRGBに変換する
        rgb_pillow = change_pillow.convert("RGB")
            
            
        #画像のサイズをリサイズする(顔のみの画像)
        resize_face = rgb_pillow.resize((image_size, image_size))
    
    
        #顔の部分のみの画像を数値に変換する
        data = np.asarray(resize_face)
        
        #リストを用意
        X = []
        
        #Xにdataを入れる
        X.append(data)
        
        #XをTensorFlowが扱いやすいようにNumpy型に変換する
        X = np.array(X)
        
        #ニューラルネットワークのモデル関数を呼び出す
        model = neural_model()
        
        #画像をニューラルネットワークのモデルから予測する
        result = model.predict([X])[0]
        
        #一番値の大きい配列の添え字を返す
        pred = result.argmax()
    
        
        #もし，"my_face"なら，
        if face_classes[pred] == "my_face":
        
            #映像の顔の部分を青色で囲む
            for (x,y,w,h) in face_list:
                
                #青色を準備
                blue = (255,0,0)
                
                #顔を枠で囲む
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w,y+h), blue, 2)
            
            cv2.imshow("Detect_Face", frame)
            
            #もし，Enterキーが押されたら終了する
            exit_wind = cv2.waitKey(1)
            
            if exit_wind == 13:
                break
            

Comments

[tetsunosuke]

for (x,y,w,h) in face_list:

のところで、face_listが空だった場合、
image_rgb = cv2.cvtColor(trim_face,cv2.COLOR_BGR2RGB)
が呼び出されず、問題のエラーメッセージになりそうです。
そこを確認してみては。

Answer 1

顔が1つも検出されなかった場合、for (x,y,w,h) in face_list: のループ内の処理は1回も実行されないことになるので、その場合は変数 image_rgb が定義されませんが、そのあとの change_pillow = Image.fromarray(image_rgb) で変数が参照されるので未定義エラーとなります。

顔が検出されなかった場合の例外処理を追加しましょう。