複数画像保存、複数json保存

Question

tf_pose_estimationで複数画像保存と複数jsonファイル出力

shファイル

for i in seq 0 500
do
python3 run1.py --image=./1/No_10001/No_10001_a_00000029_$i.png --model mobilenet_thin --output_json=./movie/data/ --number_people_max 1

done

を実行して

tf_pose_estimationを使用して複数画像保存と複数jsonファイル出力を行いたい

発生している問題・エラーメッセージ

複数画像保存、複数jsonファイル保存ができず、更新しながらtest.jpg、000000000000_keypoints.jsonとして保存してしまう。

該当のソースコード

import argparse
import logging
import sys
import time

from tf_pose import common
import cv2
import numpy as np
from tf_pose.estimator import TfPoseEstimator
from tf_pose.networks import get_graph_path, model_wh

logger = logging.getLogger('TfPoseEstimatorRun')
logger.handlers.clear()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s] [%(name)s] [%(levelname)s] %(message)s')
ch.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(ch)


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='tf-pose-estimation run')
    parser.add_argument('--image', type=str, default='./images/p1.jpg')
    parser.add_argument('--model', type=str, default='cmu',
                        help='cmu / mobilenet_thin / mobilenet_v2_large / mobilenet_v2_small')
    parser.add_argument('--resize', type=str, default='0x0',
                        help='if provided, resize images before they are processed. '
                             'default=0x0, Recommends : 432x368 or 656x368 or 1312x736 ')
    parser.add_argument('--number_people_max', type=int, default=1, help='maximum number of people')
    parser.add_argument('--resize-out-ratio', type=float, default=4.0,
                        help='if provided, resize heatmaps before they are post-processed. default=1.0')
    parser.add_argument('--output_json', type=str, default='/tmp/', help='writing output json dir')
    args = parser.parse_args()

    w, h = model_wh(args.resize)
    if w == 0 or h == 0:
        e = TfPoseEstimator(get_graph_path(args.model), target_size=(432, 368))
    else:
        e = TfPoseEstimator(get_graph_path(args.model), target_size=(w, h))

    # estimate human poses from a single image !
    image = common.read_imgfile(args.image, None, None)
    if image is None:
        logger.error('Image can not be read, path=%s' % args.image)
        sys.exit(-1)

    t = time.time()
    humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), upsample_size=args.resize_out_ratio)
    elapsed = time.time() - t

    logger.info('inference image: %s in %.4f seconds.' % (args.image, elapsed))

    image = TfPoseEstimator.draw_humans(image, humans, imgcopy=False, frame=0, output_json_dir=args.output_json)
    cv2.imwrite('./movie/img/test.jpg', image)

#estimator.py(jsonファイル出力　一部分)
if output_json_dir:
            with open(os.path.join(output_json_dir, '{0}_keypoints.json'.format(str(frame).zfill(12))), 'w') as outfile:
                json.dump(dc, outfile)

Answer 1

• 複数画像保存、複数jsonファイル保存ができず、更新しながらtest.jpg、000000000000_keypoints.jsonとして保存してしまう。

画像の読み込みには、

image = common.read_imgfile(args.image, None, None)

で、args.imageを使っていますが、書き出しは

cv2.imwrite('./movie/img/test.jpg', image)

ですから、全てこの名前で保存されます。
args.output_jsonを加工してjpegファイル名を生成する必要があります。

jsonファイルの書き出しは、以下のようにargs.output_jsonを使っていますが、

with open(os.path.join(output_json_dir, '{0}_keypoints.json'.format(str(frame).zfill(12))), 'w') as outfile:

以下のところでshファイル側で常に同じ引数を渡しているので同じ名前になります。

python3 run1.py --image=./1/No_10001/No_10001_a_00000029_$i.png --model mobilenet_thin --output_json=./movie/data/ --number_people_max 1

--output_json=の引数を$iを使って別々のものにする必要があります。

Comments

[yu_ttot]

ppaulさんご回答ありがとうございます。

＞args.output_jsonを加工してjpegファイル名を生成する必要があります。
プログラム初心者のため加工してファイル名を生成する方法がわからないのですが教えていただけないでしょうか？

＞--output_json=の引数を$iを使って別々のものにする必要があります。
--output_json=./movie/data/name$i.jsonのような感じでよろしいのでしょうか？
--output_json=はjsonファイルの保存先になるので　No such file or directoryとでてしまうのですが....

[yu_ttot]

追記
画像保存についてはうまくできました。
jsonファイルのほうが引き続きわからないため教えていただきたいです。