cv2.rectangleのエラーの解決法

Question

前提・実現したいこと

読み込んだ画像中に矩形を作成したい

発生している問題・エラーメッセージ

File "yolo_validation_classify.py", line 560, in detect_img
    out = cv2.rectangle(out, (gtan[0], gtan[1]), (gtan[2], gtan[3]), (255,255,191), thickness=3)
TypeError: Argument given by name ('thickness') and position (4)

該当のソースコード

必要だと思われる箇所のみ掲載しておきます。

def detect_img(yolo):

    check_temporalyflie()

    output_path = base_path + 'outputs_A/'
    output_path_B = base_path + 'outputs_B/'
    output_path_with_correct = base_path + 'outputs_ans_A/'
    output_path_with_correct_B  = base_path + 'outputs_ans_B/'
    output_path_c = base_path + 'boundingbox/'

    output_cnn = base_path + 'output_CNN_ResNet/'

    iou_thresh = 0.25
    cnn_thresh = 0.5

    model_cnn = keras.models.load_model( base_path + 'epoch006.hdf5')

    if not os.path.exists(output_path):
        os.mkdir(output_path)
    if not os.path.exists(output_path_B):
        os.mkdir(output_path_B)
    if not os.path.exists(output_path_with_correct):
        os.mkdir(output_path_with_correct)
    if not os.path.exists(output_path_with_correct_B):
        os.mkdir(output_path_with_correct_B)
    if not os.path.exists(output_cnn):
        os.mkdir(output_cnn)
    
    dirlist = []
    lines = []
    amed_val_lines = []
    timer = 0.0
    loops = 0

    with open( base_path + 'test.txt' ) as f:
        for i in f:
            dirlist.append(i.rstrip('\n'))

    for i, d in enumerate(dirlist):
        print('\rDetecting: {}/{}'.format(i, len(dirlist)), end='')
        annotationsline = d.split(' ')
        pic_path = annotationsline[0]
        gt_annotation = []

        amedvalidationtool_mes = ''

        for j, anno in enumerate(annotationsline):
            if j != 0:
                x1, y1, x2, y2, c = anno.split(',')
                x1 = int(x1)
                y1 = int(y1)
                x2 = int(x2)
                y2 = int(y2)
                c = int(c)
                gt_annotation.append( [x1, y1, x2, y2, c] )

        bn = os.path.basename(pic_path)
        pic_name_list = bn.split('_')

        amedvalidationtool_mes += pic_path

        try:
            row_img = cv2.imread(pic_path, 1)
            h, w, c = row_img.shape

            image = cv2.cvtColor(row_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            image = Image.fromarray(image)
            image = image.convert('RGB')

            cnn_img = cv2.imread(pic_path, 1)

        except:
            print('COF')
            continue
        else:
            r_image, box, time = yolo.detect_image(image,model_cnn)
            timer = timer + time
            loops = i
            img = np.asarray(r_image)[..., ::-1]
            pic_id = str( pic_name_list[0] )

            acc = get_meaniou_section(box, gt_annotation, iou_thresh=iou_thresh, cnn_thresh=cnn_thresh)
            acc_combie = get_iou_section(box, gt_annotation, iou_thresh=iou_thresh, cnn_thresh=cnn_thresh)
            for gtan in gt_annotation:
                cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (gtan[0], gtan[1]), (gtan[2],gtan[3]), (255,255,191), thickness=3)

            # if i % 2 == 0:
            if True:
                for z, reg in enumerate(box):
                    coma = row_img[reg[1]:reg[3], reg[0]:reg[2]]
                    p = os.path.join(output_path_c, str(z) + bn[:-4] + str(i) + '.png')
                    cv2.imwrite(p, coma)
                    
                    amedvalidationtool_mes += ' {},{},{},{},{},{}'.format(
                        reg[0], reg[1], reg[2], reg[3], reg[6], reg[5])

                    if reg[4] >= cnn_thresh:
                        score =  '{}:{:.3f}({:.3f})'.format(reg[6], reg[4], reg[5])
                        # score =  '{}:{:.3f}'.format(reg[6], reg[5])
                        # score =  '{:.3f}'.format(reg[5])
                        
                        if reg[7] == 1:
                            cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (reg[0], reg[1]), (reg[2], reg[3]), (0,0,255), thickness=3)
                            cnn_img = cv2.putText(cnn_img, score, (reg[0], reg[3] + 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), thickness=2 )
                        else:
                            cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (reg[0], reg[1]), (reg[2], reg[3]), (0,0,255), thickness=3)
                            cnn_img = cv2.putText(cnn_img, score, (reg[0] + 20, reg[3] + 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 0, 255), thickness=2 )

                
          
                cnnmes = 'YOLO&CNN({3}) - TP:{0}, FN:{1}, FP:{2}'.format(acc[2], acc[3], acc[4], cnn_thresh)
                

                # cnnmes = 'YOLO Only - TP:{6}, FN:{7}, FP:{8}'.format(acc[2], acc[3], acc[4], acc[5], acc[6], acc[7], acc_combie[2], acc_combie[3], acc_combie[4])

                # cnnmes = 'YOLO Only - Cyst(TP:{0}, FN:{1}, FP:{2}) Tumor(TP:{3}, FN:{4}, FP:{5}) | WithoutClass(TP:{6}, FN:{7}, FP:{8})'.format(acc[2], acc[3], acc[4], acc[5], acc[6], acc[7], acc_combie[2], acc_combie[3], acc_combie[4])
                

                cnn_img = cv2.putText(cnn_img, cnnmes, (20,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), thickness=2 )



            out = img
            for gtan in gt_annotation:
                print(gtan[0])
                print(gtan[1])
                out = cv2.rectangle(out, (gtan[0], gtan[1]), (gtan[2], gtan[3]), (255,255,191), thickness=3)

            if i % 2 == 0:
                cv2.imwrite( output_path + bn[:-4] + str(i) + '.png' , img)
                cv2.imwrite( output_path_with_correct + bn[:-4] + str(i) + '.png' , out)
                cv2.imwrite( output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)
            else:
                cv2.imwrite( output_path_B + bn[:-4] + str(i) + '.png' , img)
                cv2.imwrite( output_path_with_correct_B + bn[:-4] + str(i) + '.png' , out)
                cv2.imwrite( output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)

                # cv2.imwrite(output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)

                # lines.append( pic_id + '\t' + pic_path + '\t' + str(acc[0]) + '\t' + str(acc[1]) + '\t' + str(acc[2]) +  '\t' + str(acc[3]) +  '\t' + str(acc[4]) + '\n')

                lines.append(pic_id + '\t' + pic_path + '\t' + str(acc[2]) + '\t' + str(acc[3]) + '\t' + str(acc[4]) + '\t' + str(acc[5]) + '\t' + str(acc[6]) + '\t' + str(acc[7]) + '\t' + str(acc_combie[2]) + '\t' + str(acc_combie[3]) + '\t' + str(acc_combie[4]) + '\n')
                    
        amed_val_lines.append(amedvalidationtool_mes + '\n')
                


    with open( base_path + 'result.txt', 'w') as f:
        f.writelines(lines)
    
    with open('detect_result.txt', 'w') as f:
        f.writelines(amed_val_lines)
    
    print('time', timer)
    print('ave', timer/(loops+1))

    yolo.close_session()

if __name__ == '__main__':
    detect_img(YOLO())
    # detect_video(YOLO())

試したこと

調べたところ、intにキャストするというものが出てきたのですが既にキャスト済みです。
そのほかにどのようなことが原因になり得るか知りたいです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.6.9
VSCode

Comments

[tiitoi]

cv2.rectangle() を呼び出す直前で type() で gtan[0], gtan[1] gtan[2], gtan[3] の4つの型を print() してその出力結果を教えて下さい

[hoku_mhib]

情報ありがとうございます。
試してみた所、全て <class 'int'> となりました。

[tiitoi]

4箇所 cv2.rectangle() がありますが4箇所ともエラーが起こる直前で int でしたか？
もし、点を指定している2つの引数を例えば、(1, 1), (2, 2) のように定数にしたらエラーが起こらないのだとすると、点の引数の型に問題があるとしか思えません
あと1つ目の引数が uint8 の形状が (H, W, 3) の ndarray 型であることも確認してください

[hoku_mhib]

先ほどの物はout=cv2.rectangleの直前です。
全部試した所、引数がgtanの箇所はint、引数がregの箇所はnumpy.int32でした。

[tiitoi]

だとしたら、こちらではエラーが再現しないのでわからないです。すみません。