Raspberry PiとPython（OpenCV）を用いたカメラのプログラムで、HTTPErrorとTypeErrorが起こる

Question

株式会社VOLT著『Pythonで動かして学ぶ！あたらしいIoTの教科書』（翔泳社、2020）の内容で、うまくいかない箇所があったので、こちらでご質問させていただきます。

該当箇所：本書第8章　8.8_セキュリティカメラのプログラムを作成する（162p~168p）

Raspberry Piにカメラモジュールを取り付けて、そこに人が映ったら認識するようなプログラムを作りました。しかし実際に実行してみると、いざカメラに人が映ったときに以下のエラーが生じて動かなくなります。

urllib.error.HTTPError: HTTP Error 400: Bad Request
TypeError: the JSON Object must be str, not 'bytes'

エラーの詳細とプログラムの内容は末尾に記載します。実行環境は次の通りです。
・Raspberry Pi 3 Model B (+ CAMERA MODULE V2)
・Thonny Python IDE

エラーの原因について、ご教授いただければ幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。

【エラーの詳細】
エラーの中にある、opencv-secyrity-camera.pyはプログラムの名称です。

Traceback (most recent call last):

File "/home/pi/opencv-security-camera.py", line 94, in <module>
response = urllib.request.urlopen(req)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 163, in urlopen
return opener.open(url, data, timeout)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 472, in open
response = meth(req, response)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 582, in http_response
'http', request, response, code, msg, hdrs)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 510, in error
return self._call_chain(*args)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 444, in _call_chain
result = func(*args)
File "/usr/lib/python3.5/urllib/request.py", line 590, in http_error_default
raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 400: Bad Request

---

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "/home/pi/opencv-security-camera.py", line 123, in <module>
print(json.loads(error.read()))
File "/usr/lib/python3.5/json/init.py", line 312, in loads
s.class.name))
TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'

【プログラムの内容】

# ライブラリのインポート
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2
import urllib
import urllib.request
import urllib.error
import json
import ssl
import RPi.GPIO as GPIO


# ウインドウやフレームレートの設定
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))
time.sleep(0.1)


# データを格納するリストを定義
face_data=[]


# カスケードファイルの指定
faceCascade = cv2.CascadeClassifier("/home/pi/デスクトップ/opencv/haarcascade_frontalface_alt.xml")


# 顔を認識した場合にAzure Machine Learningにデータを送信する処理
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
    image = frame.array
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
    )


    # 顔を四角枠で囲う
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)


   # フレームを表示
    cv2.imshow("Frame", image)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF


    # 次のフレームを表示
    rawCapture.truncate(0)


    # ［Q］キーでストップ
    if key == ord("q"):
        break


    # 顔を認識し矩形にリスト化
    face_list = faceCascade.detectMultiScale(image)

    if len(face_list) > 0:
        for face in face_list:
            image = image[face[1]:face[1] + face[3], face[0]:face[0] + face[2]] # トリミング 例：[68:218 , 55:205]
            image = cv2.resize(image, (28, 28)) # リサイズ
            image_gs = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # グレースケール
            image_gs = image_gs.flatten() # リストを平坦化
            i= 1
            for n in image_gs:
                exec("img%d = %d" % (i, n))
                i = i+1
        ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
        data = {
            "Inputs": {
                "input1":
                    {
                        "ColumnNames": ["Col1", "Col2", "Col3", [途中略] "Col784", "Col785"],
                        "Values": [ [ "0", img1, img2, [途中略] img783, img784 ], ]
                    }, },
            "GlobalParameters": {
            }
        }
        body = str.encode(json.dumps(data))

        url = 'url' # Azure Machine Learningで取得したURL
        api_key = 'api_key' # Azure Machine Learningで取得したAPI KEY
        headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': ('Bearer ' + api_key)}
        req = urllib.request.Request(url, body, headers)
        try:
            response = urllib.request.urlopen(req)
            result = response.read().decode("utf-8")
            json_str = result
            json_dict = json.loads(json_str)
            output1 = json_dict["Results"]["output1"]["value"]["Values"]
            last_val = output1[0][-1]

            print(last_val)
            print("人を認識しました。")
            if last_val == "0":
                print("不審者")
                
                GPIO.setmode(GPIO.BCM) # ピン番号ではなくGPIOの番号で指定
                GPIO.setup(21, GPIO.OUT) # GPIO 21を出力として指定

                # 繰り返し処理
                for l in range(2):
                    GPIO.output(21, GPIO.HIGH) # GPIO 21をHIGHに変更
                    time.sleep(0.5) # 0.5秒停止
                    GPIO.output(21, GPIO.LOW) # GPIO 21をLOWに変更
                    time. sleep(0.5) # 0.5秒停止
            else:
                print("一般人")
            time.sleep(1)

        except urllib.error.HTTPError as error:
            print("The request failed with status code: " + str(error.code))
            print(error.info())
            print(json.loads(error.read()))

    face_list = []

cv2.destroyAllWindows()

Comments

[yskszk63]

- Azure Machine Learningが400 Bad Requestを返している
- -> APIの呼び出し方に何か誤りがあると思われる
- Azure Machine Learningが返してきたメッセージをJSONとして解析しようとしてエラーが発生
- -> なんのエラーが発生したかわからなくなっている。。

```
During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "/home/pi/opencv-security-camera.py", line 123, in <module>
print(json.loads(error.read()))
File "/usr/lib/python3.5/json/init.py", line 312, in loads
s.class.name))
TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'
```

Azureがなんて言っているか分からないと解決が難しいと思うので、
まずは、123行目(?)の

```
print(json.loads(error.read()))
```

を

```
print(str(error.read()))
```

みたいに変えてみると何か解決の糸口が見えるかもしれないです。

Answer 1

url = 'url' # Azure Machine Learningで取得したURL
api_key = 'api_key' # Azure Machine Learningで取得したAPI KEY

ここじゃないですか？
''の中身を書き換えないと行けないと思います。