投稿2020/10/05 06:12
上記サイトを参考にしてAzreのFaceAPIとOpenCVを使ってカメラを起動しキャプチャした画像から顔を検出し感情推定を行うというプログラムを作成したいのですが、おそらくカメラの起動時かその画像の保存の段階でエラーが起こってしまいます。
1 --------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-7cec7f1f048d> in <module> 28 ret, img = cap.read() 29 print(1) ---> 30 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#グレースケールに変換 31 faces=cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(100, 100))#顔判定 minSizeで顔判定する際の最小の四角の大きさを指定できる。(小さい値を指定し過ぎると顔っぽい小さなシミのような部分も判定されてしまう。) 32 print(2) error: C:\ci\opencv_1512688052760\work\modules\imgproc\src\color.cpp:11048: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor
import requests import json import time import numpy as np import cv2 #from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ##初期設定 cap=cv2.VideoCapture(0) #0にするとmacbookのカメラ、1にすると外付けのUSBカメラにできる #csv_name = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')#csvファイルとして保存するファイル名 data_name = ["anger","contempt","disgust","fear","happiness",'sadness','surprise']#保存データの系列 emotion_data =[0,0,0,0,0,0,0]#初期値 count = 0#撮影回数を示すカウンタ ##顔認識の設定 cascade_path = r'C\Users\shota\opencvcascade\haarcascade_frontalface_alt.xml'# 顔判定で使うxmlファイルを指定する。(opencvのpathを指定) cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) ##Faceの設定 subscription_key = '#######################'#ここに取得したキー１を入力 assert subscription_key face_api_url = 'https://https://#######.cognitiveservices.azure.com/face/v1.0/detect'#ここに取得したエンドポイントのURLを入力 ##実行 while True: ret, img = cap.read() print(1) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#グレースケールに変換 faces=cascade.detectMultiScale(img_gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=1, minSize=(100, 100))#顔判定 minSizeで顔判定する際の最小の四角の大きさを指定できる。(小さい値を指定し過ぎると顔っぽい小さなシミのような部分も判定されてしまう。) print(2) if len(faces) > 0: #顔を検出した場合 for face in faces: now = datetime.now()#撮影時間 filename = r"C\Users\shota\opencvcascade\img\ " + str(now) + ".jpg"#保存するfilename cv2.imwrite(filename, img)#画像の書き出し print(3) with open(filename, mode="rb") as image_data:#処理をする画像を選択 content = image_data.read() print(4) print(content) headers = {'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key, 'Content-Type': 'application/octet-stream'} params = { 'returnFaceId': 'true', 'returnFaceLandmarks': 'false', 'returnFaceAttributes': 'age,gender,headPose,smile,facialHair,glasses,emotion,hair,makeup,occlusion,accessories,blur,exposure,noise', } response = requests.post(face_api_url, headers=headers, params=params, data=image_data)#FaceAPIで解析 print(5) response.raise_for_status() analysis = response.json()#json出力 print(6) #faceのjsonから抽出する項目をピック result = [analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['anger'],analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['contempt'], analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['disgust'],analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['fear'], analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['happiness'],analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['sadness'], analysis[0]['faceAttributes']['emotion']['surprise']] emotion_data = np.array(result) + np.array(emotion_data) df = pd.DataFrame({now:emotion_data}, index=data_name)#取得データをDataFrame1に変換しdfとして定義 if count == 0:#初期 print(df) print(7) else: df = pd.concat([df_past,df],axis = 1, sort = False)#dfを更新 print(df) print(8) plt.plot(df.T)#dfの行列を反転 plt.legend(data_name)#凡例を表示 plt.draw()#グラフ描画 plt.pause(4)#ウェイト時間（=Azure更新時間） plt.cla()#グラフを閉じる print(9) count = count + 1#撮影回数の更新 df_past = df#df_pastを更新 df.T.to_csv(csv_name+'.csv')#感情分析結果をcsvファイルとして書き出し print(10)
windowsでは：が使えないとのことなのでパスしての時に削除しました。
ほかのコードで簡単にカメラ起動を行ってみたところ正常に動きました。
他サイトで以前質問を書いたところdateitme.nowが原因だと回答をいただきましたがどう変えていいのかわからずそのままの状態です。
始めたばかりで何をしたらいいのかわからず苦戦しています。なにか解決方法があれば教えていただきたいです。
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