出力画像とマスク画像（正解データ）を比較して、一致しない画素値を出力したい

Question

下のコードを実行すると、以下のエラー分と出力結果が出てきます。
1.0と出力されている部分がおかしいです。
ちゃんと読み込めてはいると思うのですが。。。

DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.
  target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img)
00257_00264_00.png out00_01.png 0 0
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1.0 #マスク画像と比較
434 #隣と比較

import pathlib
import argparse
import sys

################################################################
def get_filenames_of_path(path: pathlib.Path, ext: str = "*"):
    """Returns a list of files in a directory/path. Uses pathlib."""
    filenames = [file for file in path.glob(ext) if file.is_file()]
    filenames.sort()
    return filenames

################################################################
def get_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate result',
                                     formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
    parser.add_argument('target_dir', type=str)
    parser.add_argument('result_dir', type=str)

    return parser.parse_args()
    
################################################################
args = get_args()

result_dir = pathlib.Path.cwd() / args.result_dir
target_dir = pathlib.Path.cwd() / args.target_dir

################################################################
import numpy as np
import torch
from skimage.io import imread, imsave

# input and target files
result_names = get_filenames_of_path(result_dir)
target_names = get_filenames_of_path(target_dir)

# read images and store them in memory
result_imgs = [imread(str(result_name)) for result_name in result_names]
target_imgs = [imread(str(target_name)) for target_name in target_names]

if len(result_imgs) == 0 or len(target_imgs) == 0:
    print("result or target is empty!!")
    sys.exit()

img_num = min(len(target_imgs), len(result_imgs))

target_sum = 0
target_diff = 0

prev_sum = 0
prev_diff = 0
prev_img = None
for i in range(img_num):
    result_img = result_imgs[i] & 1
    # target_img = target_imgs[i] * 255
    target_img = target_imgs[i] & 1

    # print(result_img.shape)
    # print(target_img.shape)

    target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img)
    if i > 0:
        prev_diff = np.count_nonzero(result_img != prev_img)

    print(f"{result_names[i].name} {target_names[i].name} {target_diff} {prev_diff}")
    target_sum += target_diff
    prev_sum += prev_diff

    prev_img = result_img

print(target_sum/img_num)
print(prev_sum/(img_num-1))

Answer 1

まず、表示されているのはエラーではなくワーニング（DeprecationWarning）です。問題の行は

  target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img) // 3

ここです。おそらくresult_imgとtarget_imgのshapeが一致していないことに起因すると予想しますので、この部分の実行前にassertを入れておくのがいいかと思います。

  assert result_img.shape == target_img.shape
  target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img) // 3

assertの代わりにif等を使ってもいいです。ご自身にとって分かりやすいものを使って確認してみてください。

---

  if not result_img.shape == target_img.shape:
      print(f"{result_img.shape}")
      print(f"{target_img.shape}")
      assert False # 処理を強制的に止める
  target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img) // 3

Comments

[tiroha]

回答ありがとうございます。
出力結果が少し違ったので、結果を修正して、質問を載せ直しました。
該当箇所に
assert result_img.shape == target_img.shape
target_diff = np.count_nonzero(result_img != target_img)
と入れたのですが、
assert result_img.shape == target_img.shape
AssertionError
と出てきます。

[tachikoma]

配列のサイズが異なることが原因で間違いないと思います。デバッグ用のコードを追記してみましたので、ワーニング発生時で想定している配列のサイズになっているか確認してみてください。

[tiroha]

配列のサイズが違っていました。
出力すると、
（256,256）
（256,256,3)　＃target_img
と出てきました。target_imgはマスク画像でラベリング（０と１）したのに、どうして３チャネルがでてくるのでしょうか？
また、読み込む前に３チャネルを１チャネルにすることすることはできますか？

[tachikoma]

imreadのオプション`as_gray`をTrueで読み込ませてみるのはどうでしょうか。

https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.io.html#skimage.io.imread