pillow使用時に発生したAttributeErrorの解決策と原因が分かりません

Question

###解決したいこと
jupyternotebook上で、入力された画像のコントラストをpillowを用いて任意の値に変更し、変更された画像を保存する関数を実装中に、発生したエラーを解決したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
~.conda\envs\__\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
   2769     try:
-> 2770         fp.seek(0)
   2771     except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'seek'

During handling of the above exception, another exception occurred:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-94a10e135f89> in <module>
     48             i = i + 1
     49 
---> 50 image_color_change(1.2,1.5,(225, 300))

<ipython-input-5-94a10e135f89> in image_color_change(contrast, gamma, resolution)
     20     else:
     21         for picture in img_list_train:
---> 22             img = Image.open(picture)
     23             img_arged = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(contrast)
     24             img_arged = np.asarray(img_arged)

~.conda\envs\__\lib\site-packages\PIL\Image.py in open(fp, mode)
   2770         fp.seek(0)
   2771     except (AttributeError, io.UnsupportedOperation):
-> 2772         fp = io.BytesIO(fp.read())
   2773         exclusive_fp = True
   2774 

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

該当のソースコード

import glob
import tensorflow as tf
import keras
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img, save_img
import os
import shutil

from PIL import ImageEnhance, Image
import numpy as np
import cv2

def image_color_change(contrast,resolution):
    img_list_train = sorted(glob.glob(".\image\resized\"+str(resolution)+"\train\*.png"))
    img_list_train_argumented = sorted(glob.glob(".\image\argumented\"+str(resolution)+"\train\*.png"))
    i = int(len(img_list_train_argumented)) + 1
    image_num =int(len(img_list_train))
	
    if contrast == 1.0:
        pass
    else:
        for picture in img_list_train:
            img = Image.open(picture)
            img_arged = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(contrast)
            img_arged = np.asarray(img_arged)
            img_list_train.append(img_arged)

        del img_list_train[:image_num]
    
    if  img_list_train[0] == img_list_train_argumented[0]:
        pass
    else:
        for picture in img_list_train:
            img = img_to_array(load_img(picture, target_size=resolution,interpolation='bilinear'))
            save_img(".\image\argumented\"+str(resolution)+"\train\"+'{:0=6}'.format(i)+".png", img)
            i = i + 1

image_color_change(1.2,(225, 300))

試したこと

今回生じたエラーは「データ型の違い」によるのものではないかと思いpillowの開発元ページを参照しましたが、自分の理解力、知識不足によりどの部分をどのように変えるべきなのか分かりませんでした。
また、pillow(PIL)をpipでインストールしていたため、アンインストール後condaで再インストールしましたが、解決できませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python ==　3.6.8
pillow ==　6.2.1
tensor flow ==　2.1.0
keras ==　2.3.1
jupyter notebook

初学者のため、質問内容や記述すべきことに多々不備があると思います。
お手数をおかけしますが、ご指摘、ご回答の程よろしくお願いいたします。

Answer 1

最初のほうでファイルパスの一覧を img_list_train という変数に束縛して

img_list_train = sorted(glob.glob(".\image\resized\"+str(resolution)+"\train\*.png"))

そのあとのほうで img_list_train.append(img_arged) で読み込んだ画像を同じ変数に追加していくのはおかしくないでしょうか。

画像を記録するリストを別途用意すればいいかと思います。

Comments

[kazimashi]

回答ありがとうございました。
ご指摘いただいた点を直したところ解決しました。