OpenCV Python Fehler: Fehler: (-215) (Mtype == CV_8U || Mtype == CV_8S) & & _ _mask.SameSize (* psrc1) in Funktion cv :: binary_op

Question

Ich versuche, ein Bild von Shirt zu überlagern Live-Video-Stream von mir selbst mit OpenCV Python. Ich bin seit drei Tagen diesem Fehler fest:

Fehler: (-215) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) & & _mask.sameSize (* psrc1) in Funktion cv :: binary_op

tritt dieser Fehler auf dieser Linie:

roi_bg = cv2.bitwise_and (roi, roi, mask = mask_inv)

Mein Code:

import cv2        # Library for image processing 
import numpy as np 
imgshirt = cv2.imread('C:/Users/sayyed javed ahmed/Desktop/Humaira/Images For Programs/aureknayashirt.png',1) #original img in bgr 
musgray = cv2.cvtColor(imgshirt,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #grayscale conversion 
ret, orig_mask = cv2.threshold(musgray,150 , 255, cv2.THRESH_BINARY) 
orig_mask_inv = cv2.bitwise_not(orig_mask) 
origshirtHeight, origshirtWidth = imgshirt.shape[:2] 
face_cascade=cv2.CascadeClassifier('C:\Users\sayyed javed ahmed\Desktop\Humaira\haarcascade_frontalface_default.xml') 
cap=cv2.VideoCapture(0) 
while True: 
    ret,img=cap.read() 
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5) 
    for (x,y,w,h) in faces: 
     cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 
     shirtWidth = 3 * w #approx wrt face width 
     shirtHeight = shirtWidth * origshirtHeight/origshirtWidth #preserving aspect ratio of original image.. 

     # Center the shirt..just random calculations.. 
     x1 = x-w 
     x2 =x1+3*w 
     y1 = y+h 
     y2 = y1+h*2 


     # Check for clipping(whetehr x1 is coming out to be negative or not..) 

     if x1 < 0: 
      x1 = 0 
     if y1 < 0: 
      y1 = 0 
     if x2 > 4*w: 
      x2 =4*w 
     if y2 > 2* h: 
      y2 = x2* origshirtHeight/origshirtWidth 

     print x1 #debugging 
     print x2 
     print y1 
     print y2 
     print w 
     print h 
     # Re-calculate the width and height of the shirt image(to resize the image when it wud be pasted) 
     shirtWidth = x2 - x1 
     shirtHeight = y2 - y1 

     # Re-size the original image and the masks to the shirt sizes 

     shirt = cv2.resize(imgshirt, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) #resize all,the masks you made,the originla image,everything 
     mask = cv2.resize(orig_mask, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) 
     mask_inv = cv2.resize(orig_mask_inv, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) 

     # take ROI for shirt from background equal to size of shirt image 
     roi = img[y1:y2, x1:x2] 

     print shirt.size #debugginh 
     print mask.size 
     print mask_inv.size 
     print roi.size 

     print shirt.shape 
     print roi.shape 

     print mask.shape 
     print mask_inv.shape 


      # roi_bg contains the original image only where the shirt is not 
      # in the region that is the size of the shirt. 
     roi_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv) 

      # roi_fg contains the image of the shirt only where the shirt is 
     roi_fg = cv2.bitwise_and(shirt,shirt,mask = mask) 
     print roi_bg.shape #debugging 
     print roi_fg.shape 

      # join the roi_bg and roi_fg 
     dst = cv2.add(roi_bg,roi_fg) 
     print dst.shape 
      # place the joined image, saved to dst back over the original image 
     roi = dst 


     break 
    cv2.imshow('img',img) 
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'): 
     break; 
cap.release()       # Destroys the cap object 
cv2.destroyAllWindows()     # Destroys all the windows created by imshow 

Ich habe diesen Thread gelesen: http://www.stackoverflow.com/questions/30117740/opencv-error-assertion-failed-mask-size-src1-size-in-binary-op aber habe nicht viel begriffen. Ich weiß, dass die Größe von Roi und Shirt gleich sein sollte. Ich habe die Werte ausgedruckt, um zu prüfen, ob sie gleich sind, aber das sind sie nicht. Nach mir die Aussagen:

roi = img [y1: y2, x1: x2]

und

Shirt = cv2.resize (imgshirt, (shirtWidth, shirtHeight), Interpolation = cv2.INTER_AREA)

sollten beide ihre Größen als x2-x1 und y2-y1 machen, aber das ist nicht passiert. Ich habe mir seit drei Tagen über diese Linie gekratzt, jede Hilfe ist willkommen!

Answer 1

Haben Sie sich vergewissern, dass das überlagerte Bild nicht über Vordergrund Größe gehen wird, weil das in der Regel ist das, was die Maskengrößen verursacht

Answer 2

Der Fehler am wahrscheinlichsten kam zu unterscheiden, wo Sie mit x- und y-Variablen getüftelt und Shirt-Größe, ohne sicherzustellen, dass sie in den Rahmen der Webcam Feed passen.

ich überarbeitete Ihren Code in eine Funktion eines:

import cv2 
import numpy as np 
imgshirt = cv2.imread('shirt.png',1) 
musgray = cv2.cvtColor(imgshirt,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #grayscale conversion 
ret, orig_mask = cv2.threshold(musgray,150 , 255, cv2.THRESH_BINARY) 
orig_mask_inv = cv2.bitwise_not(orig_mask) 
origshirtHeight, origshirtWidth = imgshirt.shape[:2] 
face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 
cap=cv2.VideoCapture(0) 
ret,img=cap.read() 
img_h, img_w = img.shape[:2] 
while True: 
    ret,img=cap.read() 
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5) 
    for (x,y,w,h) in faces: 
     cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 

     face_w = w 
     face_h = h 
     face_x1 = x 
     face_x2 = face_x1 + face_h 
     face_y1 = y 
     face_y2 = face_y1 + face_h 

     # set the shirt size in relation to tracked face 
     shirtWidth = 3 * face_w 
     shirtHeight = int(shirtWidth * origshirtHeight/origshirtWidth) 


     shirt_x1 = face_x2 - int(face_w/2) - int(shirtWidth/2) #setting shirt centered wrt recognized face 
     shirt_x2 = shirt_x1 + shirtWidth 
     shirt_y1 = face_y2 + 5 # some padding between face and upper shirt. Depends on the shirt img 
     shirt_y2 = shirt_y1 + shirtHeight 

     # Check for clipping 
     if shirt_x1 < 0: 
      shirt_x1 = 0 
     if shirt_y1 < 0: 
      shirt_y1 = 0 
     if shirt_x2 > img_w: 
      shirt_x2 = img_w 
     if shirt_y2 > img_h: 
      shirt_y2 = img_h 

     shirtWidth = shirt_x2 - shirt_x1 
     shirtHeight = shirt_y2 - shirt_y1 
     if shirtWidth < 0 or shirtHeight < 0: 
      continue 

     # Re-size the original image and the masks to the shirt sizes 
     shirt = cv2.resize(imgshirt, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) #resize all,the masks you made,the originla image,everything 
     mask = cv2.resize(orig_mask, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) 
     mask_inv = cv2.resize(orig_mask_inv, (shirtWidth,shirtHeight), interpolation = cv2.INTER_AREA) 

     # take ROI for shirt from background equal to size of shirt image 
     roi = img[shirt_y1:shirt_y2, shirt_x1:shirt_x2] 


     # roi_bg contains the original image only where the shirt is not 
     # in the region that is the size of the shirt. 
     roi_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) 
     roi_fg = cv2.bitwise_and(shirt,shirt,mask = mask_inv) 
     dst = cv2.add(roi_bg,roi_fg) 
     img[shirt_y1:shirt_y2, shirt_x1:shirt_x2] = dst 


     break 
    cv2.imshow('img',img) 
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'): 
     break; 
cap.release() # Destroys the cap object 
cv2.destroyAllWindows() # Destroys all the windows created by imshow 

ich Variablen umbenannt, um sie leichter zu erreichen zu machen. Ich setze die Shirt-Image- und Haarkaskade-XML-Pfade in das Arbeitsverzeichnis für lokale Tests. Ich wechselte auch Masken beim Erstellen von ROI bg und fg, nicht genau, warum das notwendig war, aber das gab das richtige Ergebnis. Endlich hinzugefügt img[shirt_y1:shirt_y2, shirt_x1:shirt_x2] = dst, um das Shirt tatsächlich in den Videorahmen einzufügen.

Eine andere Sache zu beachten ist, wenn Sie mit numby Bilder arbeiten, konvertieren Sie immer alle Divisionsergebnisse in int s. haupt

face recognition with shirt webcam capture