質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.46%
OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

0回答

801閲覧

タイプエラー:繰り返し不可能なnumpy.float64オブジェクトと黒いオブジェクトの線検出をオンにできません

Gencoflu61

総合スコア1

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2021/11/29 10:00

これは私が使用しているコードです。車両が高速で移動しているときにこのエラーが発生します。この問題を解決するにはどうすればよいですか。線として検出された領域の黒いオブジェクトに線を表示したいのですが、できませんでした。あなたもこれを手伝ってもらえますか?

import cv2 import numpy as np def make_coordinates(image, line_parameters): slope, intercept = line_parameters y1 = image.shape[0] y2 = int(y1*(3/5)) x1 = int((y1 - intercept)/slope) x2 = int((y2 - intercept)/slope) return np.array([x1, y1, x2, y2]) def average_slope_intercept(image, lines): left_fit = [] right_fit = [] if lines is not None: for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line.reshape(4) parameters = np.polyfit((x1, x2), (y1, y2), 1) slope = parameters[0] intercept = parameters[1] if slope < 0: left_fit.append((slope, intercept)) else: right_fit.append((slope, intercept)) left_fit_average = np.average(left_fit, axis=0) #right_fit_average = np.average(right_fit, axis=0) print(left_fit_average, 'left') #print(right_fit_average, 'right') left_line = make_coordinates(image, left_fit_average) #right_line = make_coordinates(image, right_fit_average) return np.array([left_line]) def canny(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) kernel = 5 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (kernel, kernel), 0) canny = cv2.Canny(blur, 50, 150) return canny def display_lines(img, lines): line_image = np.zeros_like(img) if lines is not None: for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 10) return line_image def region_of_interest(canny): height = canny.shape[0] width = canny.shape[1] mask = np.zeros_like(canny) square = np.array([[(635,478),(0,478),(281,200)] ]) cv2.fillPoly(mask, square, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(canny, mask) return masked_image cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, frame = cap.read() canny_image = canny(frame) cropped_canny = region_of_interest(canny_image) lines = cv2.HoughLinesP(cropped_canny, 2, np.pi / 180, 100, np.array([]), minLineLength=40, maxLineGap=5) averaged_lines = average_slope_intercept(frame, lines) line_image = display_lines(frame, averaged_lines) combo_image = cv2.addWeighted(frame, 0.8, line_image, 1, 1) cv2.imshow("result", combo_image) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

コードを実行すると、プログラムが表示するエラーは次のようになります。

/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/lib/function_base.py:392: RuntimeWarning: Mean of empty slice. avg = a.mean(axis) /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/_methods.py:85: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars ret = ret.dtype.type(ret / rcount) nan left Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/code.py", line 71, in <module> averaged_lines = average_slope_intercept(rotated, lines) File "/home/pi/Desktop/code.py", line 48, in average_slope_intercept left_line = make_coordinates(image, left_fit_average) File "/home/pi/Desktop/code.py", line 55, in make_coordinates slope, intercept = line_parameters TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

私はopencvを初めて使用します。これを手伝っていただければ幸いです。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

taront

2021/12/03 08:04

left_fitが空のまま([]のまま)のときの処理が必要な気がしますがいかがでしょうか。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.46%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問