常連

### 実現したいこと
コマンドプロンプトのPythonでopenCVをインストールしたいです。

### 発生している問題・分からないこと
Pythonはインストールしているはずなのですが、pip install opencv-pythonをコマンドプロンプトに打ったらエラーが発生してしまいます。
ソースコードの〇〇は一応自分の名前を隠したものなので気にしないでください。


### エラーメッセージ
```error
C:\Users\〇〇>pip install opencv-python
Fatal error in launcher: Unable to create process using '"C:\Users\〇〇\AppData\Local\Programs\Python\Python312\python.exe"  "C:\Users\〇〇\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts\pip.exe" install opencv-python': ??????????????????
```

### 該当のソースコード

```Windowsコマンドプロンプト
特になし
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
色々なサイトを見ましたが、同じようなエラーが出ている人がいなく、違うエラーについて述べているサイトしか見つかりませんでした。

### 補足


openCVがインストールできません

### 実現したいこと
動画像をリストの中にある指定の時間にフレームを切り出して保存したいです。リストには時間が入っており、その時間に合わせてフレームを切り出して保存したいのですがリストの小数関連?のエラーの対処がよく分からないです。動画はおよそ30秒ほどでリストは5744行の時間のデータが入っています。また、小数点以下の時刻も守ってフレームを切り出して保存したいです。

リストには以下のように計算されたデータが入っています。
0        2.088480
1        2.092519
2        2.096480
3        2.100537
4        2.108488
          ...    

```




```time_listの中身
#time_listの作成
#time_list= pd.to_datetime(UNIX TIME)で計算されたデータ
#0 days 00:00:02.088479997　この時のtime_listの中身のデータ,一部他の行は省略

from datetime import timedelta
time_list=time_list/timedelta(seconds=1)#1秒を基準
print(time_list)
print(type(time_list))

#実行結果
0        2.088480
1        2.092519
2        2.096480
3        2.100537
4        2.108488
          ...    
5739    34.027863
5740    34.035860
5741    34.039846
5742    34.043850
5743    34.047793
Name: time_list Length: 5744, dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>

#0から5743は行数ですリストの中には入っていません
#0days 00:00 などが邪魔だったため消しました、ここまではエラーは出ていません。



#変更したプログラム
import cv2
import os

def save_frame_range_sec(video_path, dir_path, basename, ext='jpg'):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    if not cap.isOpened():
        return

    os.makedirs(dir_path, exist_ok=True)
    base_path = os.path.join(dir_path, basename)

    digit = len(str(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))))

    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    fps_inv = 1 / fps

    for sec in time_list:
      n = round(fps * sec)
      cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, n)
      ret, frame = cap.read()
      if ret:
          cv2.imwrite(
              '{}_{}_{:.9f}.{}'.format(
                  base_path, str(n).zfill(digit), n * fps_inv, ext
                ),
                frame
            )
      else:
        return

save_frame_range_sec('動画のパス',
                     '保存先のパス', 'sample_img')

```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
エラー文
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-fbffaa21dda2> in <cell line: 32>()
     30         return
     31 
---> 32 save_frame_range_sec('動画のパス',
     33                      '保存先のファイルのパス', 'sample_img')

<ipython-input-3-fbffaa21dda2> in save_frame_range_sec(video_path, dir_path, basename, ext)
     17 
     18     for sec in time_list:
---> 19       n = round(fps * sec)
     20       cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, n)
     21       ret, frame = cap.read()

TypeError: type Timedelta doesn't define __round__ method

### 補足
google colaboratoryで実行しました。
動画とファイルのパスに問題はなかったです。



動画像からリストの中にある指定の時間にフレームを切り出して保存したい(Python)

### 前提・実現したいこと
こちらのサイトのExample1を実行させたいです。
http://web.wakayama-u.ac.jp/~wuhy/opencv.pdf

手順通りVisual StudioとOpenCVをインストールし、Example1というプロジェクトを作成し、
下記のソースファイル（Example1.c）をこのプロジェクト内に追加いたしました。

■各ディレクトリ
プロジェクトファイル→C:\Users\user\source\opencv\Example1
OpenCV→C:\Program Files (x86)\opencv
Visual Studio→C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio

### 該当のソースコード

```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// OpenCVのヘッダファイル
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char **argv){
	IplImage *image; //画像を扱う構造体
	char *pixel;     //画素のポインタ
	int x,y,c;       //ループカウンタ
	
	//引数の個数チェック
	if(argc<3) {
		fgrintf(stderr,"usage:%s input output\n",argv[0]);
		exit(1);
	}
	
	//画像ファイルの読み込み
	image = cvLoadImage(argv[1],1);
	//画像を処理する
	for(y=0;y<image->height;y++)
		for(x=0;x<image->width;x++){
			
			// (x,y)の座標の画素のアドレスを計算
			pixel = image->imageData + y*image->widthStep + x*image->nChannels;
			
			// 各色成分に対して処理
			for(c=0;c<image->nChannels;c++)
				// 各色を反転
				pixel[c] = 255 - pixel[c];
				
		}
	
	// 処理した画像をファイルに書き込む
	cvSaveImage(argv[2],image);
	//画像の開放
	cvReleaseImage(&image);
	return 0;
}
```


実行するとエラーメッセージが出力されてしまいます。

![イメージ説明](0f9b4e2d5587f27cbe1228e17bd1f0c5.png)


一番上のエラーコード「E1696」で検索してみると、INCLUDE環境変数のパスが通ってないみたいなので、
下記のように構成プロパティからopencvのincludeディレクトリを手動で追加してみたのですが、

![イメージ説明](4b243c43c02af8ecd7bd7a3961fb4aa2.png)


![イメージ説明](5bae2e5dccbb92f42c14ed28e3fb2123.png)

余計にエラーメッセージが増えてしまいました。

パスの設定の仕方が間違っていますでしょうか。
どうか、ご教授のほどお願いします。


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
・Microsoft Visual Studio Community 2019
Version 16.5.4
・OpenCV 3.4.3

【Visual C++】「E1696	ソース ファイルを開けません」エラーによりサンプルコードが実行できない

###前提・実現したいこと
pythonでライブラリcv2のインポート

###発生している問題・エラーメッセージ
pythonでライブラリcv2をインポートしようとしましたがエラーが出ました。
ターミナルで以下を実行すると
$ pip install cv2
このようなエラーが起こりました。
Collecting cv2
  Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: )
No matching distribution found for cv2

###該当のソースコード
import cv2

###試したこと
課題に対してアプローチしたことを記載してください
opencvのバージョンが違うのかなとググりましたが、答えは得られず。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報

pip installでcv2をインストールできない

### 実現したいこと
import cv2でopenCVをインポートしたいです。
環境は
Windows11
Python　3.12.2
Visual Studio Code
を使っています。
＊エラーコードで出てくる〇〇はアカウント名を隠しているだけです。
紛らわしくてすみません。

### 発生している問題・分からないこと
import cv2でエラーが出ました。
コマンドプロンプトでこのようにバージョンを調べることはできます。
PS C:\Users\〇〇> python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
4.9.0

### エラーメッセージ
```error
PS C:\Users\〇〇> & c:/Users/〇〇/anaconda3/python.exe c:/Users/〇〇/open
Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\〇〇\open", line 1, in <module>
    import cv2
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
```

### 該当のソースコード

```
import cv2
# OpenCVのバージョンを表示
print("OpenCV version:", cv2.__version__)
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
自分が調べたサイトではopenCVがきちんとインストールされていないと書かれていたので、バージョンを調べましたが、上記のような結果になりました。
ファイルも重複していません。

### 補足
特になし

openCVをimportしようとするとエラーが出てしまいます。

### 実現したいこと
オートエンコーダを使えるようになりたい。
エラーの意味が理解できるようになりたい。

### 発生している問題・分からないこと
python初心者です。
以下のサイトを見て異常検知AIを作ろうとしたのですが以下のエラーメッセージが発生しました。
https://qiita.com/michelle0915/items/28bc5b844bd0d7ab597b
学習用の画像として大きさ300×225のRGB画像を使用したいです。

### エラーメッセージ
```error
(56, 225, 300, 3)
Epoch 1/50
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 76
     74 # 学習実行
     75 print(train.shape)
---> 76 model.fit(
     77     train,
     78     train,
     79     batch_size=BATCH_SIZE,
     80     epochs=EPOCHS
     81 )

File ~\anaconda3\Lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:122, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs)
    119     filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
    120     # To get the full stack trace, call:
    121     # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122     raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
    123 finally:
    124     del filtered_tb

Cell In[4], line 70, in r_loss(y_true, y_pred)
     69 def r_loss(y_true, y_pred):
---> 70   return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=[1,2,3])

ValueError: Dimensions must be equal, but are 225 and 228 for '{{node compile_loss/r_loss/sub}} = Sub[T=DT_FLOAT](data_1, functional_23_1/functional_21_1/activation_3_1/Sigmoid)' with input shapes: [1,225,300,3], [1,228,300,3].

​
```

### 該当のソースコード

```
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Flatten, Dense, Conv2DTranspose, Reshape, Activation, LeakyReLU
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import cv2
import glob

# 学習データの読み込み＆前処理
train_images = glob.glob('train_image/*')
train = []
for i in train_images:
    image = cv2.imread(i)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    train.append(image)

train = np.array(train)
train = train.astype('float32') / 255

# 学習用ハイパーパラメータ
LEARNING_RATE = 0.0005
BATCH_SIZE = 8
Z_DIM = 100
EPOCHS = 50

# エンコーダ
encoder_input = Input(shape=(225,300,3), name='encoder_input')
x = encoder_input
x = Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='encoder_conv_0')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='encoder_conv_0_1')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same', name='encoder_conv_1')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same', name='encoder_conv_2')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='encoder_conv_3')(x)
x = LeakyReLU()(x)
shape_before_flattening = K.int_shape(x)[1:]
x = Flatten()(x)
encoder_output = Dense(Z_DIM, name='encoder_output')(x)
encoder = Model(encoder_input, encoder_output)

# デコーダ
decoder_input = Input(shape=(Z_DIM,), name='decoder_input')
x = Dense(np.prod(shape_before_flattening))(decoder_input)
x = Reshape(shape_before_flattening)(x)
x = Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='decoder_conv_t_0')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same', name='decoder_conv_t_1')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2DTranspose(filters=32, kernel_size=3, strides=2, padding='same', name='decoder_conv_t_2')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2DTranspose(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='decoder_conv_t_2_5')(x)
x = LeakyReLU()(x)
x = Conv2DTranspose(filters=3, kernel_size=3, strides=1, padding='same', name='decoder_conv_t_3')(x)
x = Activation('sigmoid')(x)
decoder_output = x
decoder = Model(decoder_input, decoder_output)

# エンコーダ/デコーダ連結
model_input = encoder_input
model_output = decoder(encoder_output)
model = Model(model_input, model_output)

# 学習用設定設定（最適化関数、損失関数）
optimizer = Adam(learning_rate=LEARNING_RATE)

def r_loss(y_true, y_pred):
  return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=[1,2,3])

model.compile(optimizer=optimizer, loss=r_loss)

# 学習実行
print(train.shape)
model.fit(
    train,
    train,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    epochs=EPOCHS
)

```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
サイトでは300×300の画像を使用しているので自分が使用したい画像（幅300×高さ225)に合わせて変更しました。

### 補足
opencv-python:4.9.0.80
tensorflow:2.16.1
anaconda3 jupyter notebook

model.fitがValueErrorになる

### 前提・実現したいこと

python3.6、Open CVで、フォルダ内の画像を一括処理（色の分離）するプログラムを作っています。
実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-7db418f441b5> in <module>
     40 
     41 # 色検出（緑）
---> 42 green_mask = detect_green_color(img)

<ipython-input-4-7db418f441b5> in detect_green_color(img)
     25 
     26     # HSV色空間に変換
---> 27     hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
     28 
     29     # 緑色のHSVの値域

TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar
```

### 該当のソースコード

import glob
import os
import cv2
import numpy as np

from PIL import Image


img_dir = 'input'  # 入力ディレクトリ
out_dir = 'output'  # 出力ディレクトリ

指定したフォルダの画像ファイルの一覧を取得する
types = ['*.png', '*.jpg', '*.jpeg', '*.bmp']
paths = []
for t in types:
    paths.extend(glob.glob(os.path.join(img_dir, t)))

os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
for p in paths:
    img = Image.open(p)  # 読み込む



def detect_green_color(img):
    
    
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    
    hsv_min = np.array([30, 59, 0])
    hsv_max = np.array([90,255,255])

   
    mask = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)
    
    
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

    return mask


green_mask = detect_green_color(img)
```

numpy配列ではないというエラー

### 前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
Python3を使っているます。cv2をインポートしたいです。
OpenCVをインストールしたのに動かない。

・Pythonのバージョンは3.8.8
使っている端末はMacbook Pro(MacOS10.14)です。
jupyter lab上で、普段は作業してます。

下記の動作確認等はターミナルから操作して
インストールやPythonでcv2をインポートできるかの
確認をしてます。

Pythonは3のみで2系は入っていません。

### 発生している問題・エラーメッセージ

cv2をインポートを実行すると下記のようになります。


```
エラーメッセージ

user01$ python3
Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 12:59:45) 
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
```



### 試したこと

・opencvがちゃんとインストールされていないのかと思い、再度
brew install opencvでインストールした

下記の通り、ちゃんとインストールされているようだ。

opencv 4.5.3_2 is already installed and up-to-date.
To reinstall 4.5.3_2, run:
  brew reinstall opencv

reinstall opencvも試したけど
状況変わらず。


・pip install opencv-python
OpenCVをインストール

しかしインストール中、下記の表示でフリーズする

Building wheels for collected packages: opencv-python
  Building wheel for opencv-python (PEP 517) 

・pip install --upgrade pipを実行した後、
再度opencvをインストールした

しかし、結果は同じだった。

・pip3  install --upgrade pipや
　pip3 install opencv-pythonも試したけど
結果は変わらず。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。