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
shファイル
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
run1.py
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。
まだ回答がついていません
会員登録して回答してみよう