cv2.splitでのValueError

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
pythonで"ディープラーニングを使用して「あなたにそっくりな女優判別プログラム」を作ったおはなし"
リンク：https://qiita.com/k_eita/items/a50a4cae0aa2598422e4
というものを参考にしてシステムを作成しています。
「画像を使ってテスト」を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

Using TensorFlow backend.
2021-08-02 09:52:06.373692: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
Traceback (most recent call last):
  File "c:/Users/Owner/Documents/anaconda_vs/appale_project/picture_test.py", line 83, in <module>
    b, g, r = cv2.split(image)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

該当のソースコード

#画像を使ってテスト
import sys
import cv2
import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.utils import plot_model
from numpy.lib.shape_base import expand_dims
from numpy.lib.type_check import imag

#カテゴリ名
category = ["maru",
            "half",
            "half4",
            "half8",
            "complete"]

#読み込むモデル
in_model = 'appale_model_15.h5'

def defect_apple(image):
    #リンゴ抽出
    image_gs = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade_apple_all.xml')
    #リンゴ認識の実行   
    apple_list = cascade.detectMultiScale(image_gs, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 2, minSize = (64, 64))

    #リンゴが１つ以上検出された
    if len(apple_list) > 0:
        for rect in apple_list: 
            x, y, width, height = rect   

            img = image[rect[1]: rect[1] + rect[3], rect[0]: rect[0] + rect[2]] 

            if image.shape[0] < 64:
                print('エラー：リンゴが小さすぎて読み込めませんでした。')
                continue    
            img = cv2.resize(image(60, 60)) #60*60にリサイズ
            img = np.expand_dims(img, axis = 0) #
            name = detect_whitch(img)

            cv2.rectangle(image, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (255, 0, 0), thickness = 3)    
            cv2.putText(image, name, (x, y + height + 20), cv2.FONT_HERSHY_DUPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)  
    #顔が検出されなかった
    else:
        print('エラー：リンゴを検出出来ませんでした。')
    return image

def detect_whitch(face_image):  
    #結果を格納
    result = model.predict(face_image)[0]  
    #一番可能性の高い配列の添え字を返す
    predicted = result.argmax()
    percentage = int(result[predicted] * 100)
    #カテゴリ名と確率を表示
    print('{0} ({1})%'.format(category[predicted], percentage))

    return category[predicted]

try:
    model = load_model('./' + in_model)
except OSError:
    print('エラー：./' + in_model + 'が見つかりません。')
    exit()

#コマンドラインの引数で与えられたパスの画像の確認
if len(sys.argv) == 2:
    try:
        image = cv2.imread(sys.argv[1])
    except FileNotFoundError:
        print('エラー：パスに指定された画像が見つかりませんでした。')
        exit()
elif len(sys.argv) > 2:
    print('エラー：パスは1つだけ指定してください。')
    exit()
else:
    print('エラー：コマンドラインの引数に画像のパスを設定してください。')
    exit()

b, g, r = cv2.split(image)
image = cv2.merge([r, g, b])
image = defect_apple(image)

plt.imshow(image)
plt.show()

試したこと

・image.shapeでimageを調べる -->None
(imreadで失敗？)
・画像を変えて実行
・cv2.imshowで画像を表示させてみる -->失敗

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

・keras2.3.1
・matplotlib3.3.4
・opencv3.3.1
・python3.6,13
・anaconda3
・tensorflow2.1.0

Answer 1

cv2.imreadは、画像が存在しないために画像を読み込めなかった場合にエラーを送り出さずに戻り値としてNoneを返す、という仕様です。

従って、

    try:
        image = cv2.imread(sys.argv[1])
    except FileNotFoundError:
        print('エラー：パスに指定された画像が見つかりませんでした。')
        exit()

ではエラーを検出できません。

    image = cv2.imread(sys.argv[1])
    if image == None:
        print('エラー：パスに指定された画像が見つかりませんでした。')
        exit()

に変更しましょう。

Comments

[keita_kkk]

回答ありがとうごさいます！早速やってみました。
しかし、画像を指定しているのですが見つかりません。
原因として考えられることはありますか？

[ppaul]

カレントディレクトリにないのでしょう。
import os
print(os.getcwd())
を入れて、カレントディレクトリの確認をして、そこに画像ファイルを置くか、さもなければフルパスで指定してください。