Нарисуйте несколько прямоугольников на изображении

Question

Я пытаюсь найти прямоугольники на изображении и применить классификатор для распознавания чисел внутри каждого из них, используя ранее обученный классификатор:

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

features = x_train[:8000, :, :]
labels = y_train[:8000]
list_hog_fd = []

for feature in features:
    fd = hog(feature.reshape((28, 28)), orientations=9, pixels_per_cell=(14, 14), cells_per_block=(1, 1), visualise=False)
    list_hog_fd.append(fd)
hog_features = np.array(list_hog_fd, 'float64')


clf = LinearSVC()
clf.fit(hog_features, labels)

imPath = "/Users/alessandro/Downloads/prova prova(2).jpg"
im = cv2.imread(imPath)

# Convert to grayscale and apply Gaussian filtering
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im_gray = cv2.GaussianBlur(im_gray, (5, 5), 0)

# Threshold the image
ret, im_th = cv2.threshold(im_gray, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Find contours in the image
ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Get rectangles contains each contour
rects = [cv2.boundingRect(ctr) for ctr in ctrs]

С этого момента он работает отлично, с моим собственнымизображение, но всякий раз, когда я запускаю цикл for, он генерирует пустые "roi", возвращая ошибку "error:

OpenCV (4.0.0) / Users / travis / build / skvark / opencv-python / opencv / modules / imgproc / src / resize.cpp: 3784: ошибка: (-215: утверждение не выполнено)! ssize.empty () в функции 'resize' "

в строке" roi= cv2.resize (roi, (28, 28), интерполяция = cv2.INTER_AREA) ".

# For each rectangular region, calculate HOG features and predict
# the digit using Linear SVM.
for rect in rects:

    # Draw the rectangles
    cv2.rectangle(im, (rect[0], rect[1]), (rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (0, 255, 0), 3) 

    # Make the rectangular region around the digit
    leng = int(rect[3] * 1.6)
    pt1 = int(rect[1] + rect[3] // 2 - leng // 2)
    pt2 = int(rect[0] + rect[2] // 2 - leng // 2)
    roi = im_th[pt1:pt1+leng, pt2:pt2+leng]

    # Resize the image
    roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    roi = cv2.dilate(roi, (3, 3))

    #Calculate the HOG features
    roi_hog_fd = hog(roi, orientations=9, pixels_per_cell=(14, 14), cells_per_block=(1, 1), visualise=False)
    nbr = clf.predict(np.array([roi_hog_fd], 'float64'))
    cv2.putText(im, str(int(nbr[0])), (rect[0], rect[1]),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 2, (0, 255, 255), 3)

cv2.imshow("Resulting Image with Rectangular ROIs", im)
cv2.waitKey()

Как я могу исправить код?

Ps Для справки, проверьте http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-using-opencv-sklearn-and-python.html

Answer 1

Это происходит при копировании кода.

Шаги к решению

1) Если вы копируете код, попытайтесь понять, что происходит

2) Поймите, что копирование кода не волшебно.Это просто не должно работать везде

3) Если есть ошибка, погуглите ошибку и попытайтесь выяснить причину ошибки

4) Если вы скопировали код из учебника, и он не работаетне спрашивайте в StackOverflow

5) Ваша проблема в строках

# Make the rectangular region around the digit
leng = int(rect[3] * 1.6)
pt1 = int(rect[1] + rect[3] // 2 - leng // 2)
pt2 = int(rect[0] + rect[2] // 2 - leng // 2)
roi = im_th[pt1:pt1+leng, pt2:pt2+leng]

Убедитесь, что

roi

имеет размеры изображения и что в нем есть пиксели,Вы можете проверить это, просто распечатав форму, подобную этой

print(im_th.shape)
# Make the rectangular region around the digit
leng = int(rect[3] * 1.6)
pt1 = int(rect[1] + rect[3] // 2 - leng // 2)
pt2 = int(rect[0] + rect[2] // 2 - leng // 2)
roi = im_th[pt1:pt1+leng, pt2:pt2+leng]
print(roi.shape)

. Вы увидите, что происходит

.