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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。

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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。

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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

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回答1

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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38234

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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。
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