streamlitアプリのdrawable_canvasで描いた画像を同アプリで読み込む方法

Question

前提

Streamlitで画像分類アプリを作っています。

学習済みモデルを適用することを念頭に、
drawable_canvasで描いた画像を読み込む機能を実装中、
以下のエラーメッセージが発生しております。

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

st.file_uploaderで画像ファイルを読み込ませるのと同様に、
drawable_canvasで描いた画像をアプリに読み込ませたいのですが、
上手くできないという状況です。
もし打開策がありましたら、ご教示いただけますと幸いです。

実現したいこと

-描いた内容をアプリが読み込めるようにする（そして画像分類できるようにする）

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Traceback:
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/streamlit/runtime/scriptrunner/script_runner.py", line 563, in _run_script
    exec(code, module.__dict__)
File "/content/app.py", line 72, in <module>
    img_file = st.file_uploader(canvas_result.image_data)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/streamlit/runtime/metrics_util.py", line 311, in wrapped_func
    result = non_optional_func(*args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/streamlit/elements/file_uploader.py", line 332, in file_uploader
    ctx=ctx,
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/streamlit/elements/file_uploader.py", line 353, in _file_uploader
    maybe_raise_label_warnings(label, label_visibility)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/streamlit/type_util.py", line 676, in maybe_raise_label_warnings
    if not label:

該当のソースコード

import streamlit as st
from PIL import Image
from model import predict
from streamlit_drawable_canvas import st_canvas

# canvasのパラメータ設定（略）
# canvasのコンポーネント作成（略）
# canvasの描画内容を取り込み（問題発生個所![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-10/2028979f-9c5e-4462-9cc1-72307bebc7e0.jpeg)）
if st.button('Go!'):
    img_file = st.file_uploader(canvas_result.image_data)

# 画像の判定・予測（一部抜粋）
if img_file is not None:
    with st.spinner("推定中..."):
        img = Image.open(img_file)
        st.image(img, caption="対象の画像", width=480)
        st.write("")
        results = predict(img)

試したこと

次のように、img_fileに描画結果を直接代入しても、うまくいかなかったです。

　# img_file = st.file_uploader(canvas_result.image_data)の代わりに下記を試行
    img_file = canvas_result.image_data

エラー内容
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python: 3.7
streamlit:　1.14.0
streamlit-drawable-canvas: 0.9.2
Google Colaboratory使用

Comments

[bsdfan]

どう修正したらよいかまではわからないので、エラーの原因だけ。
「該当のソースコード」では、streamlit.file_uploader を使う必要性がよくわからないのと、file_uploader を使うにしても、引数がおかしいです。file_uploaderの第1引数はラベル(文字列)なのに、ndarray が渡されたことでエラーになっています。
「試したこと」では、img_file に canvas_result.image_data をセットいるので、そのあと Image.open(img_file) をするのがおかしいです。こちらも Image.open() に渡すのはファイル名やファイルオブジェクトです。ndarray からなら Image.fromarray() とかを使うんだと思います。
まずは、ドキュメント等で、関数やメソッドに渡すべき引数や、返ってくる値をちゃんと確認することをお勧めします。

Answer 1

質問へのコメントにてbsdfan様より頂いた指摘を受け、調べたところ、自己解決しました。
Pythonの画像処理ライブラリ「Pillown」のImageモジュールを適切に使用するのが鍵のようです。
【公式ドキュメント】https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html

#モジュール等のインポート
import streamlit as st
from PIL import Image
from model import predict
from streamlit_drawable_canvas import st_canvas

# canvasのパラメータ設定（略）
# canvasのコンポーネント作成（略）
# canvasで描いた結果の画像を、numpyが提供する多次元配列ndarrayとして、image_fileへ格納する
if st.button('Go!'):
    img_file = canvas_result.image_data

#ndarrayの変数image_fileを、Image.fromarray()を介して分析モデルへ渡す（抜粋）
if img_file is not None:
    with st.spinner("推定中..."):
        img =  Image.fromarray(img_file)

ここで、Image.fromarray()は、第一引数のオブジェクト（ndarrayのimage_file）を変換し、
画像データをメモリ上に配置します。
結果として、streamlit.file_uploaderで任意の画像ファイルをアップロードしたときと同様に、
image_fileに対して学習済みモデルを適用できるようになりました。

末尾になりますが、コメントいただいたbsdfan様、誠にありがとうございました。