NameError: name 'classes' is not defined

Question

前提・実現したいこと

python3.8でクラス化をしているのですがエラーが出ていて直せない状態です

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "~/programs/cam_democlass.py", line 156, in <module>
    main()
  File "~/programs/cam_democlass.py", line 143, in main
    list(map(lambda x: cam.write(x, orig_im), output))
  File "~/programs/cam_democlass.py", line 143, in <lambda>
    list(map(lambda x: cam.write(x, orig_im), output))
  File "~/programs/cam_democlass.py", line 44, in write
    label = "{0}".format(classes[cls])
NameError: name 'classes' is not defined

該当のソースコード

class CAMDEMO:
         
    def prep_image(self,img, inp_dim):
        orig_im = img
        dim = orig_im.shape[1], orig_im.shape[0]
        img = cv2.resize(orig_im, (inp_dim, inp_dim))
        img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)).copy()
        img_ = torch.from_numpy(img_).float().div(255.0).unsqueeze(0)
        return img_, orig_im, dim
     
    def write(self,x, img):
        # 画像に結果を描画
        c1 = tuple(x[1:3].int())
        c2 = tuple(x[3:5].int())
        cls = int(x[-1])
        label = "{0}".format(classes[cls])
        result = re.sub(r"\D", "", label)
        color = random.choice(colors)
        cv2.rectangle(img, c1, c2,color, 1)
        t_size = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1 , 1)[0]
        c2 = c1[0] + t_size[0] + 3, c1[1] + t_size[1] + 4
        cv2.rectangle(img, c1, c2,color, -1)
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] + t_size[1] + 4), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, [225,255,255], 1);       
             
        return img  

    def arg_parse(self):

        # モジュールの引数を作成
        parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLO v3 Cam Demo') # ArgumentParserで引数を設定する
        parser.add_argument("--confidence", dest = "confidence", help = "Object Confidence to filter predictions", default = 0.35)
        # confidenceは信頼性# confidenceは信頼性
        parser.add_argument("--nms_thresh", dest = "nms_thresh", help = "NMS Threshhold", default = 0.3)
        # nms_threshは閾値
        parser.add_argument("--reso", dest = 'reso', help =
                            "Input resolution of the network. Increase to increase accuracy. Decrease to increase speed",
                            default = "160", type = str)
                            # resoはCNNの入力解像度で、増加させると精度が上がるが、速度が低下する。
        return parser.parse_args() # 引数を解析し、返す

def main():
    cam = CAMDEMO()
    cfgfile = "/home/limlab/programs/cfg/yolov3.cfg" # 設定ファイル
    weightsfile = "/home/limlab/programs/yolov3.weights" # 重みファイル
    num_classes = 80 # クラスの数
    args = cam.arg_parse() # 引数を取得
    confidence = float(args.confidence) # 信頼性の設定値を取得
    nms_thesh = float(args.nms_thresh) # 閾値を取得
    start = 0
    CUDA = torch.cuda.is_available() # CUDAが使用可能かどうか
    bbox_attrs = 5 + num_classes
    model = Darknet(cfgfile) # modelの作成
    model.load_weights(weightsfile) # modelに重みを読み込む
    model.net_info["height"] = args.reso
    inp_dim = int(model.net_info["height"])

    assert inp_dim % 32 == 0
    assert inp_dim > 32
   
    if CUDA:
        model.cuda() #CUDAが使用可能であればcudaを起動

    model.eval()

    cap = cv2.VideoCapture(2) #カメラを指定

    assert cap.isOpened(), 'Cannot capture source' #カメラが起動できたか確認

    
    frames = 0

    while cap.isOpened(): #カメラが起動している間

        ret, frame = cap.read() #キャプチャ画像を取得,retは画像が格納されていればTrueを返す
        
        if ret:
            # 解析準備としてキャプチャ画像を加工
            img, orig_im, dim = cam.prep_image(frame, inp_dim)
            im_dim = torch.FloatTensor(dim).repeat(1, 2)
            if CUDA:
                im_dim = im_dim.cuda()
                img = img.cuda()

            output = model(Variable(img), CUDA)
            output = write_results(output, confidence, num_classes, nms = True, nms_conf = nms_thesh)
            output[:,1:5] = torch.clamp(output[:,1:5], 0.0, float(inp_dim))/inp_dim
            im_dim = im_dim.repeat(output.size(0), 1)
            output[:,[1,3]] *= frame.shape[1]
            output[:,[2,4]] *= frame.shape[0]
            classes = load_classes('data/coco2.names') # 識別クラスのリスト
            colors = pkl.load(open("~/programs/pallete", "rb"))       
            
            list(map(lambda x: cam.write(x, orig_im), output))
            
            cv2.imshow("frame", orig_im)
            key = cv2.waitKey(1)                           
            if key & 0xFF == ord('q'):
                break

        else:
            break
    
        
 
if __name__ == '__main__':
    main()
    

Comments

[quickquip]

質問が書かれていないようです。
途中で投稿してしまったのでしたら、あとから編集可能なので追記するとよいです。

Answer 1

この前に50行ぐらいのソースコードが欠けているようです。

それは置いておいて、以下のようにmain関数の最初にglobal宣言を入れると、そのエラーは消えます。

def main():
    cam = CAMDEMO()

に追加して、以下のようにする。

def main():
    global classes
    cam = CAMDEMO()

他にもlobal宣言が必要な変数名もあるかもしれません。
それらを修正したからといって確実に動くかどうかはわかりませんが、現状よりは進むはずです。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございました。
解決することができ実行することができました。