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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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。

yu_ttot
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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/05/26 05:40

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。

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