Open CVで'NoneType' object has no attribute 'shape'エラーの解決方法

Question

open cvにて手書きで書かれた図形を読み取り、それをきれいな
直線に書き直して、保存するということをやりたいのですが、
下記エラーが出て進みません。
環境はPython 3.10.8
vscodeで行っています。
行単位での実行はうまく行き、最後のメインプログラムの呼び出しを行うと、エラーが発生します。
解決方法を教えてください。

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

↓コード

#digital_conversion.py
 
#digital_conversion.py
# 2020/3/10
# Tan Tan
#
#手書きの画像データから図面を起こす。
 
import cv2
import numpy as np
import math
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
 
def digi_conv_main():
    print("Diigtal conversion prosecc is working...")
 
    #直線の始点終点を揃える範囲[pixel]
    merge_r = 10.0
 
    #入力ファイル
    input_FN = "intput_fig.png"
 
    #画像のサイズを取得する。
    img = cv2.imread(input_FN, cv2.IMREAD_COLOR)
    height, width = img.shape[:2]   #入力画像の縦、横の大きさ
    size = (height + width)/2       #入力画像の大まかな大きさ。点の重なり判断の指標に使われる。
 
    #画像から直線を取得する。
    ori_lines = read_lines(input_FN, height)
 
    #取得した直線を全て、x軸に平行もしくはy軸に平行な直線に直す。
    para_lines = para(ori_lines)
 
    #重なっている線を結合する。
    fuse_lines = fusion(para_lines, size)
 
    #統合された線の両端を揃える。
    coor_lines = coordinate(fuse_lines, merge_r)
    #このcoor_linesの中身が整えられた最終的な直線群
    #直線群のデータ構造: [[x1, y1, x2, y2], [x1, y1, x2, y2], [x1, y1, x2, y2], ...]
    #各直線が配列内に順番に並んでいて、それぞれの中では始点終点の座標が格納されている。
 
    #下記はplot処理
 
    #読み取った線をplot
    FN = "output_original.png"
    plot_lines(ori_lines, FN)
 
    #平行にした線をplot
    FN = "output_para.png"
    plot_lines(para_lines, FN)
 
    #結合した線をplot
    FN = "output_fuse.png"
    plot_lines(fuse_lines, FN)
 
    #両端を整えた線をplot
    FN = "output_coor.png"
    plot_lines(coor_lines, FN)
 
    return 0
 
def read_lines(input_FN, height):
    #画像から直線を取得する。
    #
    #詳細###
    #openCVを使って、入力画像に次の処理を行う。
    # 1. [画像処理] 画像の読み取り
    # 2. [画像処理] カラーデータをグレーデータに変換
    # 3. [画像処理] 直線検出の準備として、白黒を反転させる。
    # 4. [画像処理] 直線検出(ハフ変換による直線検出)
    # 5. [数値処理] 同直線の統合: 始点終点が、他の線と近ければ、統一する。
 
    #height = parameter["height"]
 
    #読み取り
    img = cv2.imread(input_FN)
 
    #グレーに変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    #白黒反転
    gray_2 = cv2.bitwise_not(gray)
 
    #直線検出
    bare_lines = cv2.HoughLinesP(gray_2, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=80, minLineLength=50, maxLineGap=5)
    #直線群のデータ構造: [[x1, y1, x2, y2], [x1, y1, x2, y2], [x1, y1, x2, y2], ...]
    #各直線が配列内に順番に並んでいて、それぞれの中では始点終点の座標が格納されている。
 
    #同直線の統合
    line_p_size = 10
    threshold_size = 10
    ori_lines_bare = integrate_lines(bare_lines, threshold_size)
 
    ori_lines = []
    for line in ori_lines_bare:
        line_cont = line[0]
        ori_lines.append([line_cont[0], height-line_cont[1], line_cont[2], height-line_cont[3]])
 
    return ori_lines
 
def integrate_lines(bare_lines, threshold_size):
    #同一の直線と思われる直線を統合する。
 
    #詳細###
    #入力された直線群の中から、直線を一個ずつ選び、他の直線と比較
    #始点終点が他と近くなければ、新規直線としてint_linesに格納していく。
    #最終的には、int_lines内に格納された直線同士は、始点終点が互いに異なる。
 
    ori_lines = []
 
    for bare_lines_cont in bare_lines:
        for int_lines_cont in ori_lines:
            #2直線の始点と終点の差分d1, d2を算出して、それが共に指定距離よりも近くにあるかどうかで、同じ直線かどうかを判断する。
            d1 = math.sqrt((int_lines_cont[0][0] - bare_lines_cont[0][0])**2 + (int_lines_cont[0][1] - bare_lines_cont[0][1])**2)
            d2 = math.sqrt((int_lines_cont[0][2] - bare_lines_cont[0][2])**2 + (int_lines_cont[0][3] - bare_lines_cont[0][3])**2)
            if d1 < threshold_size and d2 < threshold_size:
                #同じ直線だと判断した場合
                break
        else:
            #同じ直線がまだint_linesの中にない場合には、新規直線として追加する。
            ori_lines.append(bare_lines_cont)
 
    return ori_lines
 
def para(int_lines):
    #全ての直線をx,y軸に平行にする。
 
    #詳細###
    # 0. 直線群に対して1つずつ処理を行う。
    # 1. 縦線か横線かを判断
    # 2. 縦線ならxを、横線ならyを始点終点で一致させる。
    # 3. 斜め線の場合には警告
    # 4. 返り値は座標軸平行に整えられた直線(の始点終点座標)群
 
    para_lines = [] #座標軸に対して平行に整えられた直線が格納される。
 
    for line_cont in int_lines:
        x1, y1, x2, y2 = line_cont
        #縦か横かの判断を行い、座標を整える。
        dx = abs(x1-x2)
        dy = abs(y1-y2)
        if dx < dy: #縦線
            x_out_1 = (x1+x2)/2
            x_out_2 = x_out_1
            y_out_1 = y1
            y_out_2 = y2
        else: #横線
            x_out_1 = x1
            x_out_2 = x2
            y_out_1 = (y1+y2)/2
            y_out_2 = y_out_1
        #斜めの線の時には警告する。
        if abs(dx-dy)/((dx+dy)/2) < 0.5:
            print("There is a diagonal line!!!")
        para_lines.append([x_out_1, y_out_1, x_out_2, y_out_2])
 
    return para_lines
 
def fusion(para_lines, size):
    #各直線が、他の直線と重なっているかを確認し、
    #重なっていれば、融合する。
 
    #size = (height + width)/2
 
    fuse_lines = [] #結合された直線が格納される。
    fused_list = []
 
    for line_n in range(len(para_lines)):
        if line_n in fused_list:
            continue
        new_line = copy.copy(para_lines[line_n])
        for line_n_n in range(len(para_lines)):
            if line_n != line_n_n:
                new_line, fusion_switch = fusion_lines(new_line, para_lines[line_n_n], size)
                if fusion_switch == 1: #2直線が結合された場合
                    fused_list.append(line_n_n)
        fuse_lines.append(new_line)
 
    return fuse_lines
 
def fusion_lines(lineA, lineB, size):
    #2つの直線の方向を確認し、違う方向ならlineAを返し、
    #同じ方向なら、lineAとlineBが重なっているかを確認し、
    #重なっていればlineAを返し、重なっていれば2直線を融合してつなぎ合わせる。
    #直線の返り値と共に、結合したかどうかを0/1で返す。
 
    #2つの線が同じ方向かの確認
    #方向が違えば、lineAを返して終了
    if lineA[0] == lineA[2]:
        A_angle = "x"
    else:
        A_angle = "y"
 
    if lineB[0] == lineB[2]:
        B_angle = "x"
    else:
        B_angle = "y"
 
    if A_angle != B_angle:
        return lineA, 0
 
    #方向が同じ場合に、直線が重なっているかを確認
    if A_angle == "x":
        distance = abs(lineA[0] - lineB[0])
        pA = [min(lineA[1], lineA[3]), max(lineA[1], lineA[3])]
        pB = [min(lineB[1], lineB[3]), max(lineB[1], lineB[3])]
    else:
        distance = abs(lineA[1] - lineB[1])
        pA = [min(lineA[0], lineA[2]), max(lineA[0], lineA[2])]
        pB = [min(lineB[0], lineB[2]), max(lineB[0], lineB[2])]
 
    if distance > size/100: #もしも2つの線が十分に離れていれば、lineAを返して終了
        return lineA, 0
 
    if pA[0] > pB[1] or pB[0] > pA[1]: #重なっていなければ、lineAを返して終了
        return lineA, 0
 
    #ここまで処理が回った=2つの直線は重なっているため、
    #直線の方向(x軸に平行か、y軸に平行か)に応じて、融合する。
    #融合時には、2直線を足し合わせたようにする。
    if A_angle == "x":
        x = (lineA[0] + lineA[2] + lineB[0] + lineB[2])/4
        y1 = min(lineA[1], lineA[3], lineB[1], lineB[3])
        y2 = max(lineA[1], lineA[3], lineB[1], lineB[3])
        new_line = [x, y1, x, y2]
    else:
        y = (lineA[1] + lineA[3] + lineB[1] + lineB[3])/4
        x1 = min(lineA[0], lineA[2], lineB[0], lineB[2])
        x2 = max(lineA[0], lineA[2], lineB[0], lineB[2])
        new_line = [x1, y, x2, y]
 
    return new_line, 1
 
def coordinate(fuse_lines, merge_r):
    #各直線の始点終点座標を、近い点で揃える。
    #そろえる範囲をcoor_dで指定する。
    in_lines = copy.deepcopy(fuse_lines)
 
    for i, line in enumerate(in_lines):
        for k in [0,2]: #x軸方向 in_lines[i][k]の全てを回す。
            for j, line_cont in enumerate(in_lines):
                for g in [0,2]:
                    if i==j and k==g: continue
                    if abs(line[k] - line_cont[g]) < merge_r:
                        in_lines[j][g] = line[k]
        for k in [1,3]: #y軸方向 in_lines[i][k]の全てを回す。
            for j, line_cont in enumerate(in_lines):
                for g in [1,3]:
                    if i==j and k==g: continue
                    if abs(line[k] - line_cont[g]) < merge_r:
                        in_lines[j][g] = line[k]
 
    return in_lines
 
def plot_lines(lines, FN):
    #入力された直線をグラフにplotする。
 
    fig = plt.figure()
    plt.xlim(0, 600)
    plt.ylim(0, 600)
    plt.xlabel("x [-]")
    plt.ylabel("y [-]")
    plt.title("Lines")
 
    #取得した直線のplot
    for line_cont in lines:
        x = [line_cont[0], line_cont[2]] #[始点座標、終点座標]
        y = [line_cont[1], line_cont[3]] #[始点座標、終点座標]
        plt.plot(x, y, color="blue")
 
    #画像として保存する。
    fig.savefig(FN)
 
    return 0
 
if __name__=="__main__":
 
    #メインプログラムの呼び出し
    digi_conv_main()

Comments

[meg_]

エラー発生行はどこでしょうか？
エラーメッセージは抜粋ではなく全て掲載してください。（ユーザー名などは隠していただいて結構です）

[dameo]

このコード著作権とか大丈夫なんでしょうか？
https://rikei-fufu.com/2020/03/10/post-2896-digital-convert/