cv2.rectangleのエラーの解決法

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。

Python
1
2def detect_img(yolo):
3
4    check_temporalyflie()
5
6    output_path = base_path + 'outputs_A/'
7    output_path_B = base_path + 'outputs_B/'
8    output_path_with_correct = base_path + 'outputs_ans_A/'
9    output_path_with_correct_B  = base_path + 'outputs_ans_B/'
10    output_path_c = base_path + 'boundingbox/'
11
12    output_cnn = base_path + 'output_CNN_ResNet/'
13
14    iou_thresh = 0.25
15    cnn_thresh = 0.5
16
17    model_cnn = keras.models.load_model( base_path + 'epoch006.hdf5')
18
19    if not os.path.exists(output_path):
20        os.mkdir(output_path)
21    if not os.path.exists(output_path_B):
22        os.mkdir(output_path_B)
23    if not os.path.exists(output_path_with_correct):
24        os.mkdir(output_path_with_correct)
25    if not os.path.exists(output_path_with_correct_B):
26        os.mkdir(output_path_with_correct_B)
27    if not os.path.exists(output_cnn):
28        os.mkdir(output_cnn)
29    
30    dirlist = []
31    lines = []
32    amed_val_lines = []
33    timer = 0.0
34    loops = 0
35
36    with open( base_path + 'test.txt' ) as f:
37        for i in f:
38            dirlist.append(i.rstrip('\n'))
39
40    for i, d in enumerate(dirlist):
41        print('\rDetecting: {}/{}'.format(i, len(dirlist)), end='')
42        annotationsline = d.split(' ')
43        pic_path = annotationsline[0]
44        gt_annotation = []
45
46        amedvalidationtool_mes = ''
47
48        for j, anno in enumerate(annotationsline):
49            if j != 0:
50                x1, y1, x2, y2, c = anno.split(',')
51                x1 = int(x1)
52                y1 = int(y1)
53                x2 = int(x2)
54                y2 = int(y2)
55                c = int(c)
56                gt_annotation.append( [x1, y1, x2, y2, c] )
57
58        bn = os.path.basename(pic_path)
59        pic_name_list = bn.split('_')
60
61        amedvalidationtool_mes += pic_path
62
63        try:
64            row_img = cv2.imread(pic_path, 1)
65            h, w, c = row_img.shape
66
67            image = cv2.cvtColor(row_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
68
69            image = Image.fromarray(image)
70            image = image.convert('RGB')
71
72            cnn_img = cv2.imread(pic_path, 1)
73
74        except:
75            print('COF')
76            continue
77        else:
78            r_image, box, time = yolo.detect_image(image,model_cnn)
79            timer = timer + time
80            loops = i
81            img = np.asarray(r_image)[..., ::-1]
82            pic_id = str( pic_name_list[0] )
83
84            acc = get_meaniou_section(box, gt_annotation, iou_thresh=iou_thresh, cnn_thresh=cnn_thresh)
85            acc_combie = get_iou_section(box, gt_annotation, iou_thresh=iou_thresh, cnn_thresh=cnn_thresh)
86            for gtan in gt_annotation:
87                cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (gtan[0], gtan[1]), (gtan[2],gtan[3]), (255,255,191), thickness=3)
88
89            # if i % 2 == 0:
90            if True:
91                for z, reg in enumerate(box):
92                    coma = row_img[reg[1]:reg[3], reg[0]:reg[2]]
93                    p = os.path.join(output_path_c, str(z) + bn[:-4] + str(i) + '.png')
94                    cv2.imwrite(p, coma)
95                    
96                    amedvalidationtool_mes += ' {},{},{},{},{},{}'.format(
97                        reg[0], reg[1], reg[2], reg[3], reg[6], reg[5])
98
99                    if reg[4] >= cnn_thresh:
100                        score =  '{}:{:.3f}({:.3f})'.format(reg[6], reg[4], reg[5])
101                        # score =  '{}:{:.3f}'.format(reg[6], reg[5])
102                        # score =  '{:.3f}'.format(reg[5])
103                        
104                        if reg[7] == 1:
105                            cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (reg[0], reg[1]), (reg[2], reg[3]), (0,0,255), thickness=3)
106                            cnn_img = cv2.putText(cnn_img, score, (reg[0], reg[3] + 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), thickness=2 )
107                        else:
108                            cnn_img = cv2.rectangle(cnn_img, (reg[0], reg[1]), (reg[2], reg[3]), (0,0,255), thickness=3)
109                            cnn_img = cv2.putText(cnn_img, score, (reg[0] + 20, reg[3] + 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 0, 255), thickness=2 )
110
111                
112          
113                cnnmes = 'YOLO&CNN({3}) - TP:{0}, FN:{1}, FP:{2}'.format(acc[2], acc[3], acc[4], cnn_thresh)
114                
115
116                # 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])
117
118                # 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])
119                
120
121                cnn_img = cv2.putText(cnn_img, cnnmes, (20,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), thickness=2 )
122
123
124
125            out = img
126            for gtan in gt_annotation:
127                print(gtan[0])
128                print(gtan[1])
129                out = cv2.rectangle(out, (gtan[0], gtan[1]), (gtan[2], gtan[3]), (255,255,191), thickness=3)
130
131            if i % 2 == 0:
132                cv2.imwrite( output_path + bn[:-4] + str(i) + '.png' , img)
133                cv2.imwrite( output_path_with_correct + bn[:-4] + str(i) + '.png' , out)
134                cv2.imwrite( output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)
135            else:
136                cv2.imwrite( output_path_B + bn[:-4] + str(i) + '.png' , img)
137                cv2.imwrite( output_path_with_correct_B + bn[:-4] + str(i) + '.png' , out)
138                cv2.imwrite( output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)
139
140                # cv2.imwrite(output_cnn + bn[:-4] + str(i) + '.png' , cnn_img)
141
142                # 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')
143
144                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')
145                    
146        amed_val_lines.append(amedvalidationtool_mes + '\n')
147                
148
149
150    with open( base_path + 'result.txt', 'w') as f:
151        f.writelines(lines)
152    
153    with open('detect_result.txt', 'w') as f:
154        f.writelines(amed_val_lines)
155    
156    print('time', timer)
157    print('ave', timer/(loops+1))
158
159    yolo.close_session()
160
161if __name__ == '__main__':
162    detect_img(YOLO())
163    # detect_video(YOLO())
164

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

tiitoi

2020/09/05 06:38

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

2020/09/05 06:42

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

2020/09/05 06:53 編集

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

2020/09/05 06:56

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

2020/09/05 07:00

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。