TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'というエラーを解決したい！

Question

やりたいこと

open cv で画像を読み込ませて色ずれを補正したい。

具体的に困っていること

Jupiter notebookで動いたコードがgoogle colabで動かなくなりました。コードは以下の通りです。

コード

import numpy as np
import tifffile
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import cv2
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
path1 = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/color-shift"
filename_li = [path1+"/6-7.tif",path1+"/6-8.tif"]
img_li = []
for i in filename_li:
    img = cv2.imread(i, 0)    # 第二引数を 0 にすることでグレースケールで読み込む
    img_float = np.float32(img)    # cv2.phaseCorrelate で指定されている型に変換
    img_li.append(img_float)
dxdy_li = []
for img in img_li[1:]:
    d, etc = cv2.phaseCorrelate(img, img_li[0])    # d にx方向およびy方向のズレが格納されている
    dx, dy = d
    dxdy_li.append([dx, dy])
rows, cols = img_li[0].shape
img_after_li = [img_li[0]]
for dxdy, img in zip(dxdy_li, img_li[1:]):
    dx, dy = dxdy
    M = np.float32([[1, 0, dx],[0, 1, dy]])
    img = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows))
    img_after_li.append(img)     
fig = plt.figure(figsize = (6, 6))    
plt.imshow(img_li[1])
plt.show()

エラーメッセージ

d, etc = cv2.phaseCorrelate(img, img_li[0])
を実行した直後に以下のエラーがでます。
TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument '%s'

自分で調べてみたこと

https://www.rubydoc.info/gems/ropencv/0.0.21/OpenCV%2FCv%2Ephase_correlateでphaseCorrelateは調べてみました。
teratailでも以前似たようなエラーが報告されていて、原因は引数にあるようでした。どのように修正すれば良いのかわからず教えていらだけないでしょうか？

Comments

[yuki23]

質問文のソースコードが読みにくいので ``` で囲んでください https://teratail.com/help/question-tips#questionTips3-5-1

[jbpb0]

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に
```python
だけの行を追加してください
また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に
```
だけの行を追加してください

現状、コードがとても読み辛いです
質問にコードを載せる際に上記をやってくれたら、他人がコードを読みやすくなり、回答されやすくなります

[yurimon]

承知しました。訂正いたします。

[yuki23]

手元で試してみましたが再現しないので、問題の画像をアップロードしてもらえますか？
あと、画像のパスは合ってますよね？

[yurimon]

ご連絡遅くなりました。pathのところでtypoをやらかしていました。ご指摘いただきありがとうございます。

[yurimon]

無事にコードが動きました。

Answer 1

pathが間違っていました????直したら上手くコード動きました。サンプル画像の結果では上手くいったので実際の蛍光画像に適応させてみます![結果の画像です。左が元画像で右が修正画像です。]

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import cv2

filename_li = ["6-7.png","7-7.png"]
img_li = []
for i in filename_li:
    img = cv2.imread(i, 0)    # 第二引数を 0 にすることでグレースケールで読み込む
    img_float = np.float32(img)    # cv2.phaseCorrelate で指定されている型に変換
    img_li.append(img_float)
    

dxdy_li = []
for img in img_li[1:]:
    d, etc = cv2.phaseCorrelate(img, img_li[0])    # d にx方向およびy方向のズレが格納されている
    dx, dy = d
    dxdy_li.append([dx, dy])
    
rows, cols = img_li[0].shape
img_after_li = [img_li[0]]
for dxdy, img in zip(dxdy_li, img_li[1:]):
    dx, dy = dxdy
    M = np.float32([[1, 0, dx],[0, 1, dy]])
    img = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows))
    img_after_li.append(img)     
fig = plt.figure(figsize = (6, 6))    

subplot_li = [321, 323, 325]
for subplot, img in zip(subplot_li, img_li):
       ax = fig.add_subplot(subplot)
       ax.imshow(img)

subplot_after_li = [322, 324, 326]
for subplot_after, img_after in zip(subplot_after_li, img_after_li):
      ax = fig.add_subplot(subplot_after)
      ax.imshow(img_after)
plt.imshow(img_after_li[0],cmap = 'gray', interpolation = 'none')
# plt.imread('test_0214.png',img_li[1])
plt.axis("off")
  
# plt.savefig('test.png', format = 'png', dpi=300)
# plt.savefig('test.tif')
plt.show()
```(4d3318e60a971802dc2e6d090e7b1f42.png)