目次
Pythonって２と３で違ってて少々ややこしい
Donkeyが、PythonとOpenCV使っているので。。（という訳でもないのですが・・）
Python はpyenvとかAnacondaとかでバージョン違いの開発環境を他に影響されなく作れるので便利なんですが、３系で作っている時にマージしようとすると、動かなくて困ります(笑)
実は。。前にも同じようなことが・・あったので、
【忘備録】WiFi IP camera ストリーミング、コントロール等Vstarcam C7837WIP(W)【OpenCV】
で、Python2.7系でやってたんですが、Donkeyは、Python3系なので（笑）
【ラジコン自動運転】Donkey 2のキャリブレーションとか。。やってみる【Python】
【ラジコン自動運転】Donkey 2のソフトウェアのインストールとか。。やってみる【Python】
【ラジコン自動運転】Donkeyの配線を確認するために・・回路図を探してみた【Raspberry Pi3】
【AWS】Robocar Rally re:Inventの自動運転ハッカソン Donkeyのブログをまとめておく【自動運転】
Pythonやってて、画像でラジコン動かそうとすると、つまづくところって、意外としょーもないことだったりします（笑）。
ツールで、2to3というのがあるんですが、なぜか、いまいち使えなかったりします。
２から３への移植などの細かいことは、こちらのページに詳しくのっています。
で・・・言語のバージョン違いだったりで、コピペで動かなかったりするので、その例を、ちょっと紹介します。
いきなりですが、画像合成を例に
PythonとOpenCVを少し、勉強するのに、OpenCV-Python Tutorialsっていうのがあります。これいいんですが。。OpenCVのバージョンは進んで、いろんなチュートリアルあるくせに、Pythonが２のままのコードが沢山残っています(笑) 理解させるためにわざと間違っているのかも知れませんけど。。 画像処理・イメージプロセッシングのところで。。
Opencv-Python-tutrials.ioのチュートリアル
Opencv.orgのチュートリアル
実は、なんぼあるんかぃ！ってほど、このチュートリアルあるんですけど。。
日本語のOpenCV Pythonのチュートリアル
いつも見ています。
これの一番最後に載ってるコードを動かした時に、Python２のコードだったので、Python３にした時への変更点を書いておきます（自分の忘備録として）
ちなみに、何をするかっていうのは。。 アップルとオレンジの画像を、とってきて、ブレンドして表示するというものです。理論などは、変わっていないので、上記のページを読んでください。簡単に言うと、ぼかして、混ぜるというものです。パノラマ写真の合成などに使われる手法ですね。
PythonとOpenCVの環境
元のチュートリアルは、OpenCVはPython 2.7.x で書かれています。
まず、もともとのコードで、間違っているところがありまして、それはStackOverflowで見つけます。＜そこから？
具体的には、４行目
G = A.copy()
gpA = [G]
for i in xrange(6):
G = cv2.pyrDown(G)
gpA.append(G)
GをGでpyramid ダウンしていたのを治したりします。他にもありますので、Stack overflowを確認してください。
G = A.copy()
gpA = [G]
for i in xrange(6):
G = cv2.pyrDown(gpA[i])
gpA.append(G)
で、肝心なPython 2→Python 3ですが。。 既に訂正したもので、説明しちゃいますが・・
23行目 for i in xrange(6): となっていたのですが、３になって、xrangeなくなっています。それを range(6)にしてます。他にもあるので、訂正。
42行目 for la,lb in zip(lpA, lpB): となっていたのですが、zipの動きが変わっています。それを、for la,lb in list(zip(lpA, lpB)): っていう風に変えています。
その他
画像の大きさによっては、colsが奇数になってたりします。なので
ls = np.hstack((la[:,0:int(cols/2)],lb[:,int(cols/2):]))
２で割ったりすると、整数じゃないと怒られるので、整数にしたり。。
そうして一応動くようになったのが、これです。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
A = cv2.imread('apple.jpg')
B = cv2.imread('orange.jpg')
print("A")
plt.imshow(A),plt.show()
print("B")
plt.imshow(B),plt.show()
G = A.copy()
print("G")
plt.imshow(G),plt.show()
gpA = [G]
for i in range(6):
G = cv2.pyrDown(gpA[i])
gpA.append(G)
G = B.copy()
gpB = [G]
for i in range(6):
G = cv2.pyrDown(gpB[i])
gpB.append(G)
lpA = [gpA[5]]
for i in range(5, 0, -1):
size = (gpA[i-1].shape[1], gpA[i-1].shape[0])
GE = cv2.pyrUp(gpA[i], dstsize = size)
L = cv2.subtract(gpA[i-1], GE)
lpA.append(L)
lpB = [gpB[5]]
for i in range(5, 0, -1):
size = (gpB[i-1].shape[1], gpB[i-1].shape[0])
GE = cv2.pyrUp(gpB[i], dstsize = size)
L = cv2.subtract(gpB[i-1], GE)
lpB.append(L)
LS = []
for la,lb in list(zip(lpA, lpB)):
rows, cols, dpt = la.shape
ls = np.hstack((la[:,0:int(cols/2)],lb[:,int(cols/2):]))
LS.append(ls)
ls_ = LS[0]
for i in range(1,6):
size = (LS[i].shape[1], LS[i].shape[0])
ls_ = cv2.pyrUp(ls_, dstsize = size)
ls_ = cv2.add(ls_, LS[i])
real = np.hstack((A[:,:int(cols/2)],B[:,int(cols/2):]))
plt.imshow(ls_),plt.show()
cv2.imwrite('Pyramid_blending2.jpg',ls_)
cv2.imwrite('Direct_blending.jpg',real)
で・・・きれいにブレンドされるのか？というと、左右の絵が綺麗にそろってないと、こんな感じになります（笑）ダイレクトにひっつけたやつと、比べておいてみましたが・・・違いがあんまり分からないですね（笑）
やりたかったことと全然違うんですが。。忘備録として（笑）
参考文献
など。。
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