読み込んだ複数の画像ファイルを骨格推定をかけてから同じ名前で保存したい。

Question

前提

tfpose-estimationを使用し骨格推定画像と骨格推定座標をjsonファイルで保存しようとしている。(jsonファイルについては問題なく保存できています)

実現したいこと

for i in `seq 1000 8925`
do

python3 run1.py --model mobilenet_thin --image=./sapoin_data/寝/No.10021/No_10021_a_00000000_$i.png --output_json=./sapoin_result/json/寝/No.10021/No_10021_a_00000000_$i.json

done

を実行して複数の画像を同じ名前で保存したい。

発生している問題

画像保存はできているが更新しながら保存してしまっており複数枚(No_10021_a_00000000_1000.png , No_10021_a_00000000_1001.png...)の画像保存ができておらず１枚(No_10021_a_00000000_1000.png)だけ保存されている。

該当のソースコード

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('./sapoin_data/寝/No.10021/No_10021_a_00000000_*.png')
result_list ='./sapoin_result/img/寝/No.10021/'

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)
    for fname in path_list:
        fname = os.path.basename(fname)
  
    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(f'./sapoin_result/img/寝/No.10021/{fname}.png', image)

プログラム初心者のため色々なサイトとを参考にしながらプログラムを改良したのですがうまくいかず困っています。
ヒントなどでもいいのでわかる方がいらっしゃいましたらご教授お願いいたします。

Answer 1

後半ですが、

    for fname in path_list:
        fname = os.path.basename(fname)
  
    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(f'./sapoin_result/img/寝/No.10021/{fname}.png', image)

こうではなく

    for fname in path_list:
        fname = os.path.basename(fname)
  
        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(f'./sapoin_result/img/寝/No.10021/{fname}.png', image)

こうじゃないですか？
インデントがずれているので一回しか実行されていないんだと思います。

また、

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

ここですがfor文で取り出したものを書き換えるのはあまり推奨しないです。
fname=ではなく別の変数に入れるほうがいいと思います。

Comments

[yu_ttot]

irognodyciさん＞ご回答ありがとうございます。
インデントですがこちらの方は試してみたのですが結果は同じような結果になりました。
for fname in path_list:
fname = os.path.basename(fname)
の部位は他の回答者にもご指摘いただきました。今後プログラムを作成する際には気をつけたいと思います。

Answer 2

処理の内容は全く見ていませんが、以下の場所はおかしいです。

png画像の保存は

cv2.imwrite(f'./sapoin_result/img/寝/No.10021/{fname}.png', image)

で、ファイル名は、「frame」で定義されています。そのfnameは、

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

で定義されていますが、この処理には問題が 2つあって、

• このループの意味が不明
  path_listにあるファイルを順に入れてまわしているが単にまわしているだけなので、結果としてfnameには最後のパスでの結果しか入らない。
• fnameでループしているのにそのfnameそのものを変更してしまっているので、処理がおかしい。

せめて、

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

とすべきだけど、それでも最初の問題があるので無意味。

ということで、保存したファイル名がおかしい理由はこれです。

ただ、そこを直してもちゃんと処理できるようには思えないので、受け取とった引数でどのような処理をするのかを、改めて検討する必要があると思います。

Comments

[yu_ttot]

TakaiYさん＞ご回答ありがとうございます。
for p in path_list:
fname = os.path.basename(fname)
ですがはじめは
fname = os.path.basename(path_list)
としてプログラムを書いていたのですが、
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
というようなエラーがでてしまい、listからファイルパスを１つずつ取り出そうとするためにこのように書かせていただいております。
改めて検討したいと思います。

[TakaiY]

「listからファイルパスを１つずつ取り出そう」はいそこは合っているのですが、書いたように、回していても、そのときに単にfnameに入れることだけしかしていないので、意味の無い処理になっています。
また、ループの変数fnameをそのまま書き換えているところもだめです。