Q&A
> ループが上手く実行されません。
どういう状況でしょうか？エラーは出ていますか？
前提・実現したいこと
粒子群の移動の様子を撮影した動画を2値化し、フレームごとに分割した連番画像群が入力データです。
この画像に映った粒子を追跡し、1時刻・分割区間ごとに粒子移動量の収支を出力したいと考えています。
以下のようなフローでプログラムを実行させたいです。
範囲リストを2個生成 時刻n,n+1の画像をグレースケールで読み込み（画像枚数分繰り返し） ↓ nの粒子重心座標リスト l0 を生成し値を追加（粒子個数分繰り返し） ↓ n+1の粒子重心座標リスト l1 を生成し値を追加（粒子個数分繰り返し） ↓ 粒子移動後の座標を特定（l0の要素数分繰り返し） 追跡したい粒子より移動方向側にある粒子の座標リストl1eを生成し値を追加（l1の要素数分繰り返し） 最近傍法によって粒子の移動後の座標を特定 特定された座標の値を範囲リストに追加 特定された座標の値をl1から削除（特定先がかぶらないようにする為） l1eを削除 ↓ 範囲リストの要素数をカウントして表示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ la1: 前時刻の粒子数 l0: 前時刻の粒子数 la2: 後時刻の粒子数 kinbou[x y] kinbou[x y] ←これを画像枚数-1回出力 kinbou[x y] ・ ←各時刻で対応する粒子数と同じ回数 ・ ・ ・ AA:AA、AB:ABリストの要素数 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
発生している問題・エラーメッセージ
このうちfor e in range(len(l0)):より下で近傍点の座標をl0の要素の数だけ特定＞範囲のリストに入れていくというループ処理をしたいのですが、リストAA、ABにはそれぞれの画像ごとに格納した座標の個数が一つしか（1回しか）格納されていない？ようです。これはやはりループ処理の組み方がおかしいのでしょうか
出力 la1: 1263 l0: 1263 la2: 1260 kinbou[801 136] kinbou[830 296] kinbou[963 193] AA:1 AB:0 la1: 1260 l0: 1260 la2: 1276 kinbou[800 143] kinbou[831 296] kinbou[961 185] kinbou[ 823 -181] AA:1 AB:0
該当のソースコード
import cv2 import numpy as np import csv from sklearn.neighbors import NearestNeighbors k = 1 AA = [] AB = [] n = 0 for n in range(2): img1 = cv2.imread('mask_%04d.jpg' % n,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('mask_%04d.jpg' % (n+1),cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # ラベリング処理 label1 = cv2.connectedComponentsWithStats(img1) label2 = cv2.connectedComponentsWithStats(img2) # オブジェクト情報を項目別に抽出 la1 = label1[0] - 1 data1 = np.delete(label1[2], 0, 0) center1 = np.delete(label1[3], 0, 0) la2 = label2[0] - 1 data2 = np.delete(label2[2], 0, 0) center2 = np.delete(label2[3], 0, 0) print("la1:",la1) l0 = [] # 前時刻のオブジェクト情報を取得 for i in range(la1): l0 += [[int(center1[i][0]),int(center1[i][1])]] i += 1 if i == la1: break print("l0:",len(l0)) l1 = [] # 後時刻のオブジェクト情報を取得 for j in range(la2): l1 += [[int(center2[j][0]),int(center2[j][1])]] j += 1 if j == la2: break e = 0 print("la2:",la2) # 近傍点を特定 for e in range(la1): l1e = [] # 探査範囲内のオブジェクト情報を取得 for l in range(la2): if int(l1[l][0]) >= (int(l0[e][0]) - 5): l1e += [[int(l1[l][0]),int(l1[l][1])]] l += 1 else: l += 1 if l == la2: break if len(l1e) == 0: break l1e = np.array(l1e) #print("l1e:",len(l1e)) #モデル構築 knn_model = NearestNeighbors(n_neighbors=k, algorithm='brute').fit(l1e) distances, indices = knn_model.kneighbors([l0[e]]) #K個までのスライス、現在Kは1個 for rank, index in enumerate(indices[0][:k], start=1): str(rank) + " ==>",l1e[index] str(rank) + " ==>", distances[0][0] kinbou = l1e[index] l1 -= kinbou print("kinbou" + str(kinbou)) if distances[0][0] < 150 and 1920 >= kinbou[0] >= 0 and 2160 >= kinbou[1] >= 0 : AA += [kinbou] l1e = l1e.tolist() del l1e[:] e += 1 elif distances[0][0] < 150 and 3840 >= kinbou[0] > 1920 and 2160 >= kinbou[1] >= 0 : AB += [kinbou] l1e = l1e.tolist() del l1e[:] e += 1 print("AA" + ":" + str(len(AA)) + " " + "AB" + ":" + str(len(AB))) if img2 is None: print("can't read") break
mask_0000.jpg
mask_0001.jpg
mask_0002.jpg
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
知識不足から、ところどころ頓珍漢なことをしているかもしれませんが、ご教授していただければ幸いです。
Windows10
python3.8
Opencv3
申し訳ありません、追記させていただきました。ご理解いただけなければ再度詳細を追記いたします。
la1は粒子個数になっていますか？
そのフレームごとの粒子の個数と考えています。
> そのフレームごとの粒子の個数と考えています。
設計について聞いているのではなく、プログラム中の実際の値がどうなっているのかについて聞いています。
追記いたしました。おそらくプログラム中のla1の値は粒子個数になっているとおもわれます。
> la1: 1263
> l0: 1263
上記になっているということはループ処理はちゃんと実行されていますよね。
その後の処理で不具合が起きているのではないでしょうか？
※質問のコードは少しインデントがおかしい気がします。for e in range(len(l0)):の中にif __name__ == "__main__":があるところなど。コピペミスでしょうか？
実現したいこと・ソースコード・出力結果を追記致しました。
ソースコードのご指摘いただいた部分を修正し、実行したところ、出力結果のようになりました。
インデントなどについてほかにおかしいと思う部分などありましたら是非ご指摘いただきたいです。
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