質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.44%
OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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。

Q&A

解決済

1回答

1325閲覧

Pythonでパーティクルフィルタを用いた物体追跡

cxx

総合スコア1

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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。

0グッド

1クリップ

投稿2022/07/25 04:51

前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
(例)
pythonでパーティクルフィルタを用いて白物体の追跡を行おうとしているのですが以下のエラーメッセージが発生しました。

実現したいこと

グレースケール動画の白移動物体のトラッキングを行いたい
エラーメッセージ
IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices

該当のソースコード

python
ソースコード
import numpy as np
import cv2

def tracking():
cap = cv2.VideoCapture("tennisu.mp4")
#パーティクルフィルタ初期化
filter = ParticleFilter()
filter.initialize()

while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) y, x = filter.filtering(gray)#トラッキング frame = cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 10, (0, 0, 255), -1) for i in range(filter.SAMPLEMAX): frame = cv2.circle(frame, (int(filter.X[i]), int(filter.Y[i])), 2, (0, 0, 255), -1) cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

#パーティクルフィルタクラス
class ParticleFilter:
def init(self):
self.SAMPLEMAX = 1000
self.height, self.width = 1440,2560#フレーム画像のサイズ

#パーティクル初期化 #画像全体にまく def initialize(self): self.Y = np.random.random(self.SAMPLEMAX) * self.height self.X = np.random.random(self.SAMPLEMAX) * self.width #パーティクルの状態の更新 物体が適当な速さで適当に動くと仮定 def modeling(self): self.Y += np.random.random(self.SAMPLEMAX) * 20 - 10 self.X += np.random.random(self.SAMPLEMAX) * 20 - 10 #重み正規化 def normalize(self, weight): return weight / np.sum(weight) #パーティクルリサンプリング #重みに従ってパーティクルを選択 #残ったパーティクルのインデックスを返す def resampling(self, weight): index = np.arange(self.SAMPLEMAX) sample = [] for i in range(self.SAMPLEMAX): idx = np.random.choice(index, p=weight) sample.append(idx) return sample #尤度計算 #画像の外に飛んでいったパーティクルは重み0 #白い物体を仮定 def calcLikelihood(self, image): mean, std = 250.0, 10.0 intensity = [] for i in range(self.SAMPLEMAX): y, x = self.Y[i], self.X[i] if y >= 0 and y < self.height and x >= 0 and x < self.width: intensity.append(image[y,x]) else: intensity.append(-1) weights = 1.0 / np.sqrt(2 * np.pi * std) * np.exp(-(np.array(intensity) - mean)**2 /(2 * std**2)) weights[intensity == -1] = 0 weights = self.normalize(weights) return weights #トラッキング開始 #期待値を返す def filtering(self, image): self.modeling() weights = self.calcLikelihood(image) index = self.resampling(weights) self.Y = self.Y[index] self.X = self.X[index] return np.sum(self.Y) / float(len(self.Y)), np.sum(self.X) / float(len(self.X))

tracking()

補足情報

実行はjupyter labで行なっています

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

回答1

0

ベストアンサー

X,Yが画像ピクセル位置をあらわしているのであれば整数値である必要があるにもかかわらず、処理上は浮動小数点値になっているため提示エラーが発生しています。
self.Y = (np.random.random(self.SAMPLEMAX) * self.height).astype(int)のように整数値として扱うとエラーは解消でき、何らかの結果が得られるようです。
イメージ説明

投稿2022/07/25 05:25

can110

総合スコア38317

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

cxx

2022/07/25 23:45

コードを変更をしたら動作しましたありがとうございました。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.44%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問