python3.6 opencv3です。
ソースコードの一部エラー箇所
descriptors = descriptors.astype(np.float32)
エラーコード
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'
ソースコードのエラー箇所に当たるdescriptorsは下記のコードから生成しました。
keypoints, descriptors= detector.detectAndCompute(patches[x], None) ``` patch[x].dtypeはuint8なのですが、descriptorsがNonetypeになってしまいます。 どのように修正すればよいのか教えていただければ幸いです。 ```ここに言語を入力 # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import cv2 import numpy as np from sklearn.feature_extraction import image ## 画像データのクラスIDとパスを取得 # # @param dir_path 検索ディレクトリ # @return data_sets [クラスID, 画像データのパス]のリスト def getDataSet(dir_path): data_sets = [] sub_dirs = os.listdir(dir_path) for classId in sub_dirs: sub_dir_path = dir_path + '/' + classId img_files = os.listdir(sub_dir_path) for f in img_files: data_sets.append([classId, sub_dir_path + '/' + f]) return data_sets """ main """ # 定数定義 GRAYSCALE = 0 # KAZE特徴量抽出器 detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() """ train """ print("train start") # 訓練データのパスを取得 train_set = getDataSet('train_img') # 辞書サイズ dictionarySize = 9 # Bag Of Visual Words分類器 bowTrainer = cv2.BOWKMeansTrainer(dictionarySize) x=0 # 各画像を分析 for i, (classId, data_path) in enumerate(train_set): # 進捗表示 sys.stdout.write(".") # カラーで画像読み込み color = cv2.imread(data_path, cv2.IMREAD_COLOR) size = (100,100) colora = cv2.resize(color,size) patches = image.extract_patches_2d(colora, (3, 3)) patches = patches.astype(np.uint8) #print(color.shape, patches.shape, patches.dtype) # 特徴点とその特徴を計算 while x<9604: #keypoints, descriptors= detector.detectAndCompute(patches, None) keypoints = cv2.KeyPoint(patches[x][1][0],patches[x][0][1],size=9, angele=-1, response=0, octave=0, class_id=-1) descriptors = detector.compute(patches[x], keypoints) #print(patches[x].dtype, keypoints) x=x+1 #descriptors = detector.compute(patches, keypoints) # intからfloat32に変換 descriptors = descriptors.astype(np.float32) # 特徴ベクトルをBag Of Visual Words分類器にセット bowTrainer.add(descriptors) # Bag Of Visual Words分類器で特徴ベクトルを分類 codebook = bowTrainer.cluster() # 訓練完了 print("train finish") """ test """ print("test start") # テストデータのパス取得 test_set = getDataSet("test_img") # KNNを使って総当たりでマッチング matcher = cv2.BFMatcher() # Bag Of Visual Words抽出器 bowExtractor = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(detector, matcher) # トレーニング結果をセット bowExtractor.setVocabulary(codebook) success = 0 fail = 0 # 正しく学習できたか検証する for i, (classId, data_path) in enumerate(test_set): # グレースケールで読み込み gray = cv2.imread(data_path, cv2.IMREAD_COLOR) # 特徴点と特徴ベクトルを計算 print(gray.dtype) size = (100,100) graya = cv2.resize(gray,size) patches = image.extract_patches_2d(graya, (3, 3)) print(patches.shape) while x<9604: keypoints, descriptors= detector.detectAndCompute(patches[x], None) # intからfloat32に変換 特徴量 descriptors = descriptors.astype(np.float32) # Bag Of Visual Wordsの計算 ヒストグラム bowDescriptors = bowExtractor.compute(patches[x], keypoints) # 結果表示 className = {"0": "airplane", "1": "ferry", "2": "laptop"} actual = "???" if bowDescriptors[0][0] > bowDescriptors[0][1] and bowDescriptors[0][0] > bowDescriptors[0][2]: actual = className["0"] elif bowDescriptors[0][0] < bowDescriptors[0][1] and bowDescriptors[0][2] < bowDescriptors[0][1]: actual = className["1"] else: actual = className["2"] result = "" if actual == "???": result = " => unknown." elif className[classId] == actual: result = " => success!!" success = success + 1 else: result = " => fail" fail = fail + 1 print("expected: ", className[classId], ", actual: ", actual, result) print("suceess percentage:", success/(success+fail)) ``` 取り込んだ画像をpatchにしたものから特徴点(keypoint)を抽出する段階で、特徴点をpatchの中心に指定したいのですが,そこがうまくいってません。
detectorはどのように初期化しましたか?
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()としました
エラーを再現できません。全体のコードをお示しいただけますか?
全体のコードを載せました
ひょっとして、網目状に特徴点を配置し、それぞれの特徴量を計算したいと言うことでしょうか?http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/d/dederin-photo/20151014/20151014224351.png こんな感じに。
そうです。
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー