neural network consoleの画像の推論ができない

Question

リンク内容
こちらのブログを参考にして、neural　network consoleを使った画像の推論をしたいのですが以下のエラーがでます。どのように書き直せばよいでしょうか。

#エラーメッセージ
error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-wwma2wne\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3929: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

#プログラム

# -*- coding: utf-8 -*-
import nnabla as nn
import nnabla.functions as F
import nnabla.parametric_functions as PF
import cv2
def network(x, y, test=False):
    # Input:x -> 3,250,250
    # BinaryConnectAffine -> 100
    h = PF.binary_connect_affine(x, (100), name='BinaryConnectAffine')
    # BatchNormalization
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization')
    # ReLU
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_2
    h = PF.binary_connect_affine(h, (100), name='BinaryConnectAffine_2')
    # BatchNormalization_2
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_2')
    # ReLU_2
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_3
    h = PF.binary_connect_affine(h, (100), name='BinaryConnectAffine_3')
    # BatchNormalization_3
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_3')
    # ReLU_3
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_4 -> 26
    h = PF.binary_connect_affine(h, (26), name='BinaryConnectAffine_4')
    # BatchNormalization_4
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_4')
    # Softmax
    h = F.softmax(h)
    # CategoricalCrossEntropy -> 1
   # h = F.categorical_cross_entropy(h, y)
    return h


 # load parameters
nn.load_parameters('C:\Users\username\Desktop\output\yubidata.files\20210112_183426\results.nnp')

# Prepare input variable
x=nn.Variable((1,3,250,250))

IMAGE_SIZE = 250
im = cv2.imread('C:\Users\username\Desktop\output\A\A_1.png')
im = cv2.resize(im, (IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE)).transpose(2,0,1)
x = nn.Variable((1, ) + im.shape)
x.d = im.reshape(x.shape)

# Build network for inference
y = network(x, test=False)

# Execute inference
y.forward()
print(y.d)

Comments

[jbpb0]

pythonで下記を実行したら、何と表示されますか？
import os
print(os.listdir('C:\\Users\\username\\Desktop\\output'))
print(os.listdir('C:\\Users\\username\\Desktop\\output\\A'))

「username」は、実際のフォルダ名に変えて実行してください

[jbpb0]

cv2.imread()のすぐ下に
print(im.shape)
を追加してみてください
画像のサイズ(画素数)が表示されますでしょうか？

もし表示されなければ、画像が正常に読めてません
その場合、フォルダ名やファイル名の指定間違いの可能性が高いため、それを確認するために、最初のコメントを書きました

[max12345]

jbpb0さん　大変ありがとうございます。

pythonで下記を実行したら、何と表示されますか？
import os
print(os.listdir('C:\\Users\\username\\Desktop\\output'))
print(os.listdir('C:\\Users\\username\\Desktop\\output\\A'))
「username」は、実際のフォルダ名に変えて実行してください
runfile('C:/Users/username/Desktop/output/syuwa.py', wdir='C:/Users/username/Desktop/output')
['A', 'B', 'C', 'capture.py', 'D', 'E', 'F', 'G', 'gakusyuukekka.png', 'gakusyuukekkasin.png', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'pythoncode.docx', 'Q', 'R', 'realtime', 'S', 'syuwa.py', 'T', 'test.cache', 'test.csv', 'train.cache', 'train.csv', 'train_hashvalue.json', 'U', 'V', 'valu.csv', 'W', 'X', 'Y', 'yubidata.files', 'yubidata.sdcproj', 'Z']
['A_1.png', 'A_10.png', 'A_100.png', 'A_101.png', 'A_102.png', 'A_103.png', 'A_104.png', 'A_105.png', 'A_106.png', 'A_107.png', 'A_11.png', 'A_12.png', 'A_13.png', 'A_14.png', 'A_15.png', 'A_16.png', 'A_17.png', 'A_18.png', 'A_19.png', 'A_2.png', 'A_20.png', 'A_21.png', 'A_22.png', 'A_23.png', 'A_24.png', 'A_25.png', 'A_26.png', 'A_27.png', 'A_28.png', 'A_29.png', 'A_3.png', 'A_30.png', 'A_31.png', 'A_32.png', 'A_33.png', 'A_34.png', 'A_35.png', 'A_36.png', 'A_37.png', 'A_38.png', 'A_39.png', 'A_4.png', 'A_40.png', 'A_41.png', 'A_42.png', 'A_43.png', 'A_44.png', 'A_45.png', 'A_46.png', 'A_47.png', 'A_48.png', 'A_49.png', 'A_5.png', 'A_50.png', 'A_51.png', 'A_52.png', 'A_53.png', 'A_54.png', 'A_55.png', 'A_56.png', 'A_57.png', 'A_58.png', 'A_59.png', 'A_6.png', 'A_60.png', 'A_61.png', 'A_62.png', 'A_63.png', 'A_64.png', 'A_65.png', 'A_66.png', 'A_67.png', 'A_68.png', 'A_69.png', 'A_7.png', 'A_70.png', 'A_71.png', 'A_72.png', 'A_73.png', 'A_74.png', 'A_75.png', 'A_76.png', 'A_77.png', 'A_78.png', 'A_79.png', 'A_8.png', 'A_80.png', 'A_81.png', 'A_82.png', 'A_83.png', 'A_84.png', 'A_85.png', 'A_86.png', 'A_87.png', 'A_88.png', 'A_89.png', 'A_9.png', 'A_90.png', 'A_91.png', 'A_92.png', 'A_93.png', 'A_94.png', 'A_95.png', 'A_96.png', 'A_97.png', 'A_98.png', 'A_99.png']

・cv2.imread()のすぐ下に
print(im.shape)
を追加してみてください
画像のサイズ(画素数)が表示されますでしょうか？
runfile('C:/Users/username/Desktop/output/syuwa.py', wdir='C:/Users/username/Desktop/output')
2021-01-16 13:15:24,337 [nnabla][INFO]: Parameter load (<built-in function format>): C:\Users\username\Desktop\output\yubidata.files\20210112_183426\results.nnp
(250, 250, 3)
Traceback (most recent call last):

File "C:\Users\username\Desktop\output\syuwa.py", line 50, in <module>
y = network(x, test=False)

TypeError: network() missing 1 required positional argument: 'y'
１つ目の回答を実行するとは画像は読み込めました。
問題は２つ目です。

[jbpb0]

> TypeError: network() missing 1 required positional argument: 'y'

これ
https://teratail.com/questions/316199

[max12345]

あ、無事に数字がでました。ありがとうございます。

Answer 1

こちらをご参照ください。
python3.6.6にてcv2エラーが発生します

参照元のブログ執筆者に確認したほうが正確な情報を得られると思いますので、それをオススメします。

Answer 2

無事に数字がでました。ですが、どの画像にしても結果が同じなので新しく質問を投稿します。

Comments

[jbpb0]

試してる画像が学習にも使ったものでしたら、もし学習時も

> どの画像にしても結果が同じ

だったら、学習もできなかったはずなんですが、学習はちゃんとできたのですよね？

[max12345]

ネットワーク層を深くさせて、学習させた結果無事に静止画で推論ができました！
後は肝心のリアルタイムです。

[jbpb0]

cv2.imread()で読んだ画像でうまく推論できるのなら、前の質問のようにvalu.csvにその画像のパスをエディターで書いて(valu.csvが上書きされないようにプログラムを修正したまま)実行して推論がうまくいくか試す

それがうまくいくことが確認できたら、プログラムを元に戻して、カメラ撮影画像をファイル保存したパスをプログラムがvalu.csvに書いても推論がうまくいくか確認

というように、段階的に進めていくことをお勧めします
一気にやると、うまくいかない場合にどこでコケているのかが分からないため