Привет и доброе утро!
Я новичок в python и opencv, поэтому, если я озвучу или уйду непрофессионально, я заранее извиняюсь.
Я пытаюсь обнаружить MCB и определить его размеры. Однако эта ошибка продолжает появляться.
AttributError: объект 'NoneType' не имеет атрибута 'shape'.
Я провел несколько поисков на этом форуме и на других сайтах, и большинство из них объявили, что проблема заключается в пути к видео, поэтому я попытался настроить или перейти от захвата к видеопотоку, однако результатов не было.
код здесь:
import cv2
from collections import deque
from scipy.spatial import distance as dist
from imutils import perspective
import numpy as np
import argparse
import imutils
import math
import time
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
def midpoint(ptA, ptB):
return ((ptA[0] + ptB[0]) * 0.5, (ptA[1] + ptB[1]) * 0.5)
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-v", "--video", help="path to the (optional) video file")
args = vars(ap.parse_args())
sensitivity = 43
greyLower = np.array([96,0,176-sensitivity])
greyUpper = np.array([180,sensitivity,255])
pixelsPerMetric = None
KNOWN_WIDTH = 81
if not args.get("video", False):
camera = cv2.VideoCapture(0)
else:
camera = cv2.VideoCapture(args["video"])
while True:
(grabbed, frame) = camera.read()
if args.get("video") and not grabbed:
break
frame = imutils.resize(frame, width=600)
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv,greyLower, greyUpper)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
(_, contours, hierarchy) = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
center = None
for pic, contour in enumerate(contours):
if len(contours) > 0:
c = max(contours, key =cv2.contourArea)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
rect = (x+w, y+h)
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
box = perspective.order_points(box)
for (x, y) in box:
frame = cv2.rectangle(frame,(int(x),int(y)),(int(x+w), int(y+h)),(0,0,139),2)
# unpack the ordered bounding box, then compute the midpoint
# between the top-left and top-right coordinates, followed by
# the midpoint between bottom-left and bottom-right coordinates
(tl, tr, br, bl) = box
(tltrX, tltrY) = midpoint(tl, tr)
(blbrX, blbrY) = midpoint(bl, br)
# compute the midpoint between the top-left and top-right points,
# followed by the midpoint between the top-righ and bottom-right
(tlblX, tlblY) = midpoint(tl, bl)
(trbrX, trbrY) = midpoint(tr, br)
# draw the midpoints on the image
cv2.circle(frame, (int(tltrX), int(tltrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
cv2.circle(frame, (int(blbrX), int(blbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
cv2.circle(frame, (int(tlblX), int(tlblY)), 5, (255, 0, 0), -1)
cv2.circle(frame, (int(trbrX), int(trbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
# draw lines between the midpoints
cv2.line(frame, (int(tltrX), int(tltrY)), (int(blbrX), int(blbrY)),
(255, 0, 255), 2)
cv2.line(frame, (int(tlblX), int(tlblY)), (int(trbrX), int(trbrY)),
(255, 0, 255), 2)
# compute the Euclidean distance between the midpoints
dA = dist.euclidean((tltrX, tltrY), (blbrX, blbrY))
dB = dist.euclidean((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))
# if the pixels per metric has not been initialized, then
# compute it as the ratio of pixels to supplied metric
# (in this case, inches)
# compute the size of the object
dimA = dA / KNOWN_WIDTH
dimB = dB / KNOWN_WIDTH
if rect >300:
frame = cv2.rectangle(frame,(int(x),int(y)),(int(x+w), int(y+h)),(0,0,139),2)
cv2.putText(frame,"MCB",(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0,0,139))
# draw the object sizes on the image
cv2.putText(frame, "{:.1f}in".format(dimA),
(int(tltrX - 15), int(tltrY - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.65, (255, 255, 255), 2)
cv2.putText(frame, "{:.1f}in".format(dimB),
(int(trbrX + 10), int(trbrY)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.65, (255, 255, 255), 2)
cv2.imshow("Frame", frame)
cv2.imshow("Mask", mask)
key = cv2.waitKey(10) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
Код определяется путем определения цветового кода hsv MCB (серый) и использует среднюю точку для объявления размеров (на которые ссылается изображение).
Другая проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что я пытаюсь создать одну прямоугольную ячейку для обнаружения, а не несколько. Поэтому я попытался установить контур для обнаружения наибольшей области кода hsv, однако желаемый результат не был достигнут.
Любая помощь или совет будут полезны, и я открыт для любого критика, потому что я хочу узнать больше о Python и расширить свои знания в этой области.
Спасибо.
EDIT:
Полный возврат:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/mac/Desktop/Control EZ/Test/Detect box.py", line 37, in <module>
frame = imutils.resize(frame, width=600)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/imutils/convenience.py", line 69, in resize
(h, w) = image.shape[:2]
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'