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!

ただいまの
回答率

88.90%

[OpenCV] error: (-215:Assertion failed) cv2.merge()

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 223

amber_snob

score 30

Opencvで画像をmergeする時にエラーがでます。

def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
    print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
    rgb = cv2.merge((red, green, blue)) # <= not error
    ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb)) # <= eroor
    #rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
    #cv2.imwrite("result.jpg", rgb)

error: OpenCV(3.4.2) C:(...): error: (-215:Assertion failed) mv[i].size == mv[0].size && mv[i].depth() == depth in function 'cv::merge'

rgbをmergeする時は問題ないのですが、ycrcbをmergeする時にエラーが出ます。
また、以下はred, green, blue, y, cr,cbのサイズ、クラスです。

red: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
green: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
blue: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
y: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
cr: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>
cb: (340, 510) <class 'numpy.ndarray'>

配列のサイズもクラスあっていて3チャンネルでmergeしてるので、問題ないと思うのですが、なぜエラーが出るのでしょうか?教えていただきたいです。

[追記] 以下は全コードです。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# カラー画像の対応 (輝度だけヒストグラム平坦化)
# 輝度と色味を分ける色空間 YCbCr (Y:輝度、Cb:青の色差、Cr:赤の色差) を利用するとよいです。
# 色味の問題は、RGB を一旦この YCbCr に変換して Y だけヒストグラム平坦化すれば解決します。

# Image画像をRGBL値に分解するメソッド
def getRGBLFromImage(img):
    rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    red, green, blue = rgb[:,:,0], rgb[:,:,1], rgb[:,:,2]
    ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    y,cr,cb = cv2.split(ycrcb)
    return red, green, blue, y, cb, cr

# RGBL値のヒストグラムを個別にとるメソッド
def createHistogram(src,ax,col):
    X = np.arange(256)
    hist, bins = np.histogram(src.ravel(),bins=256,range=(0,255))
    ax.bar(X,hist,color=col)
    ax.set_xlim(0,255)
    ax.set_xlabel("Pixel value", fontsize=10)
    ax.set_ylabel("Number of pixcels", fontsize=10)
    ax.set_title("Image(" + col + ") Histogram")
    ax.grid()
    return hist

#Y、Cr、Cb成分からImage画像を生成するメソッド
def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
    print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
    a = cv2.merge((red, green, blue))
    ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb))
    rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
    cv2.imwrite("result.jpg", rgb)

# ヒストグラムを平坦化するメソッド
def equalizeHistogram(src_hist, src):
    cdf = src_hist.cumsum() # np.cumsum():要素を足し合わせて配列として出力。
    cdf = np.array(cdf*255/(w*h))
    print('cdf.shape',cdf.shape)
    new_y = np.zeros((h,w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            new_y[i][j] = int(cdf[y[i][j]])
    return new_y

# 画像ファイルを読み込む
#img = cv2.imread("image/apples.jpg")
#img = cv2.imread("image/castle.jpg")
#img = cv2.imread("image/forest.jpg")

h,w,_ = img.shape

# Image画像をR,G,B,Lに分解する
red, green, blue, y, cr, cb = getRGBLFromImage(img);
print('red.shape:',red.shape)
print('green.shape:',green.shape)
print('blue.shape:',blue.shape)
print('y.shape:',y.shape)
print('cr.shape:',cr.shape)
print('cb.shape:',cb.shape)

# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
fig = plt.figure(figsize=(10,15),dpi=100)
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
createHistogram(red, ax1, 'red')
createHistogram(green, ax2, 'green')
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
y_hist = createHistogram(y, ax4, 'y')

#ヒストグラム平坦化を行う
print('red.type:',type(red))
print('green.type:',type(green))
print('blue.type:',type(blue))
print('y.type:',type(y))
print('cr.type:',type(cr))
print('cb.type:',type(cb))
new_y = equalizeHistogram(y_hist, y)

# Y,Cr,Cb成分からImage画像を生成する
dst=createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb);
cv2.imshow('result',dst)
cv2.waitKey(0)

# R,G,B,Lそれぞれのヒストグラムを求め表示する
createHistogram(red, ax1, 'red')
createHistogram(green, ax2, 'green')
createHistogram(blue, ax3, 'blue')
createHistogram(y, ax4, 'yellow')
  • 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。

    クリップを取り消します

  • 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。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    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

    評価が下がると、TOP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。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • can110

    2020/07/18 09:47 編集

    単純データで実行してみましたが、エラー再現しませんでした。
    サンプルデータおよび単体で実行、エラー再現できるコードを提示いただけますか?

    キャンセル

  • amber_snob

    2020/07/18 12:19

    ご返信ありがとうございます。
    追記で全コードを貼り付けました。

    キャンセル

  • can110

    2020/07/18 13:07

    こちらのテスト画像でもエラー再現しました。
    変数の型に問題があるようです。

    キャンセル

  • amber_snob

    2020/07/18 19:52

    ありがとうございます。解決しました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

まず、エラーの原因はnew_yfloat値のためのようです。cr,cbと同じnp.uint8にするとエラーは消えました。
次に関数にreturn文がないため、呼出元で別のエラーが発生しています。これはrgbを返すことで解消できます。

最後にYCrCbからRGBへの変換結果ですが、結果画像の色味が変です。
~GBRではなく~RGBとすることで元の画像と同じ色味で保存、表示できるようになりましたが、この点、元コードであえてそうしているのか、コードに問題あるのかがが理解できなかったので参考程度に捉えてください。

#Y、Cr、Cb成分からImage画像を生成するメソッド
def createImageFromYCrCb(new_y,cr,cb):
    print(new_y.shape, cr.shape, cb.shape)
    new_y = new_y.astype(np.uint8)      # 追加
    a = cv2.merge((red, green, blue))
    ycrcb = cv2.merge((new_y,cr,cb))
    #rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
    rgb = cv2.cvtColor(ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2RGB)  # こちらだと元の画像と同じ色味で保存できた
    cv2.imwrite("result.jpg", rgb)
    return rgb                          # 追加

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2020/07/18 19:51

    ご返信ありがとうございます。
    貼っていただいたコードで実行したところ、思い通りに処理できました。
    最後はRGBに変換するとよいのですね。勉強になりました。

    キャンセル

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 88.90%
  • 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られる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る