python cv2.error: OpenCV(4.5.2) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'line'エラー

Question

わからないこと

　pythonを用いた画像処理をしているのですが，OpenCVにはHOG+SVMの学習済み人の識別器を用いて処理をしています.人物を追跡する際にオプティカルフローを描写するためにcv2.lineを用いて描写しているのですが，以下のようなエラーが出てしまい，実行ができません．対処法をご教示ください．

エラー内容

mask = cv2.line(mask, (next_x, next_y), (prev_x, prev_y), color[i].tolist(), 2)
cv2.error: OpenCV(4.5.2) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'line'
> Overload resolution failed:
>  - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type
>  - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type

import numpy as np
import cv2
import time


# HoG特徴量の計算
hog = cv2.HOGDescriptor()

# サンプル画像
cap = cv2.VideoCapture('768x576.avi')

# Shi-Tomasiのコーナー検出パラメータ
feature_params = dict( maxCorners = 100,
                       qualityLevel = 0.3,
                       minDistance = 7,
                       blockSize = 7 )

# Lucas-Kanade法のパラメータ
lk_params = dict( winSize  = (15,15),
                  maxLevel = 2,
                  criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# ランダムに色を100個生成（値0～255の範囲で100行3列のランダムなndarrayを生成）
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))

# 最初のフレームの処理
end_flag, frame = cap.read()

# グレースケール変換
gray_prev = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 追跡に向いた特徴
feature_prev = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_prev, mask = None, **feature_params)
# 元の配列と同じ形にして0を代入
mask = np.zeros_like(frame)

# 全身の人を検出(SVM)
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.1}

while(end_flag):
    # グレースケールに変換
    gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #時間取得
    start = time.time()
    # 人を検出した座標
    human, r = hog.detectMultiScale(frame, **hogParams)
    #時間取得
    end = time.time()
    # 検出時間を表示
#    print("{} : {:4.1f}ms".format("detectTime", (end - start) * 1000)) 

    # オプティカルフロー検出
    # オプティカルフローとは物体やカメラの移動によって生じる隣接フレーム間の物体の動きの見え方のパターン
    feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params)
    # オプティカルフローを検出した特徴点を選別（0：検出せず、1：検出した）
    good_prev = feature_prev[status == 1]
    good_next = feature_next[status == 1]

    # オプティカルフローを描画
    for i, (next_point, prev_point) in enumerate(zip(good_next, good_prev)):
        prev_x, prev_y = prev_point.ravel()
        next_x, next_y = next_point.ravel()
        mask = cv2.line(mask, (next_x, next_y), (prev_x, prev_y), color[i].tolist(), 2)
        frame = cv2.circle(frame, (next_x, next_y), 5, color[i].tolist(), -1)

    svm_img = cv2.add(frame, mask)

    # 人検出した数表示のため変数初期化
    svm_human_cnt = 0  
    # 人検出した部分を長方形で囲う(SVM)
    for (x, y, w, h) in human:
        cv2.rectangle(svm_img, (x, y),(x+w, y+h),(0,0,255), 2)
        svm_human_cnt += 1

    # 人検出した数を表示
    cv2.putText(svm_img, "Human Cnt:{}".format(int(svm_human_cnt)),(10,550), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,255,0), 1, cv2.LINE_AA)
    cv2.moveWindow("SVM",650,100) # Window表示位置指定 
    # ウィンドウに表示
    cv2.imshow('SVM', svm_img)

    # ESCキー押下で終了
    if cv2.waitKey(30) & 0xff == 27:
        break

    # 次のフレーム、ポイントの準備
    gray_prev = gray_next.copy()
    feature_prev = good_next.reshape(-1, 1, 2)
    end_flag, frame = cap.read()

# 終了処理
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

Comments

[2ckD]

参考(というかほぼそのまんまですが)にしたものがあるなら書いてほしいです。これだけでも回答者側の作業量がぐっと楽になります。
http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_video/py_lucas_kanade/py_lucas_kanade.html

[2ckD]

ソースを見るにほぼ元ネタそのままなので問題らしい問題は見つかりませんでした。
とりあえず、エラーの内容が示されているのでそこの検証をするしか無いでしょう。
「mask = cv2.line(mask, (next_x, next_y), (prev_x, prev_y), color[i].tolist(), 2)」の直前に
next_x、next_y、next_point、next_point.ravel()の出力内容を出力して見てください。

[yuki23]

重複した質問です。https://teratail.com/questions/346540
質問は編集できますので、こちらは削除依頼を出しましょう