HOG法の画像処理について

Question

フォルダ内の画像をすべてをHOG法で特徴量抽出をしたいのですが現在書いたコードではエラーが起きてしまいます。
このエラーの解決法を教えていただきたいです。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
from skimage import feature, io, exposure
import math

hogs=[]
  for path in Path("./sample_file/T1-FE").glob("*.jpg"): 
    
  img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  print(img)
  # HOG 特徴量を計算する。
  features, hog_img = feature.hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
                                cells_per_block=(1, 1), visualize=True, multichannel=False)
  hogs.append(hog_img)
    
#最後の画像の表示
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(hog_img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.savefig('result.png')

#エラーの内容
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

SystemError: <built-in function imread> returned NULL without setting an error

Comments

[退会済みユーザー]

> IndentationError: unexpected indent
インデント付けエラー: 予期しないインデント
Pythonはインデントがほかの言語でいうカッコくらいの意味を持っています。
掲載のコードはテキスト形式になっていてインデントが崩れてしまっていますが、恐らく後続の
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(img)
の部分の前にスペースが4つ入っていないのではないでしょうか？
teratailの<code>ボタンを押すと、
```ここに言語を入力
コード
```
と出ますので、"コード"の部分に対象のコードをコピーペーストしてください。

[Sukenosuke0221]

コード再入力いたしました。
forの次にスペースを４つ開けてみると無事実行できました。
機械学習を始めたばかりでこのことを知りませんでした。お教えいただきありがとうございます

[退会済みユーザー]

解決できたようで何よりです。あとは、自己解決した旨と解決策（質問欄参照等）を乗せて質問をクローズしてください。

Answer 1

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
from skimage import feature, io, exposure
import math

hogs=[]
  for path in Path("./sample_file/T1-FE").glob("*.jpg"): 

      img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
      print(img)
      # HOG 特徴量を計算する。
      features, hog_img = feature.hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
                                cells_per_block=(1, 1), visualize=True,multichannel=False)
      hogs.append(hog_img)

#最後の画像の表示
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(hog_img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.savefig('result.png')

#解決策
for文を適用する範囲はスペースを４つ開けることで実行が可能になりました。
質問に答えてくださりありがとうございました