expected str, bytes or os.PathLike object, not list の解決方法

Question

tfpose-estimationというもので骨格推定を行おうとすると下記のようなエラーがでてしまいます。解決方法を教えていただきたいです。

[エラー]
Traceback (most recent call last):
File "run1.py", line 49, in <module>
fname = os.path.basename(path_list)
File "/usr/lib/python3.6/posixpath.py", line 146, in basename
p = os.fspath(p)
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not list

問題となっているrun1.py下記のようなプログラムです。
path_list = glob.glob('test/No_10000/No_10000_a_00000029_.png')
で画像を読み込み
cv2.imwrite('./result/No_10000_a_00000029_.png', image)
で./result以下に骨格推定結果を保存するというようなプログラムです

import argparse
import logging
import sys
import time
import glob
import os

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)

path_list = glob.glob('test/No_10000/No_10000_a_00000029_*.png')


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='tf-pose-estimation run')
    parser.add_argument('--image', type=str, default='./images/p1.png')
    parser.add_argument('--image_dir', type=str,default=glob.glob('./images/*.png'))
    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 = cv2.imread(args.image, None)
    fname = os.path.basename(path_list)
    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('./result/No_10000_a_00000029_*.png', image)

Comments

[melian]

fname = os.path.basename(path_list) としている箇所で path_list がその名前通りにリストになっているからです。path_list からファイルパスを一つづつ取り出して処理を行う必要があります。

[yu_ttot]

melianさん>ご回答ありがとうございます。
glob.globでファイルパスを一つずつ取り出せると思っていたのですが違うのでしょうか？
もしそうであればpath_listをlistdirで画像データを取得するような感じにすればよろしいのでしょうか？
プログラミング初心者のため基本的、見当違いの質問であれば申し訳ないです。

[melian]

glob.glob はファイルパスのリストを返しますので、以下の様にして繰り返し処理を行う必要があるわけです。

for fname in path_list:
fname = os.path.basename(fname)
:

と、ここまで書いて気が付いたのですが、以降の処理で fname が使われていませんね。。。