はじめに

よくあるpythonのdlibを使用して顔を検出するやつ、だいたいがopencv2を使用してcv2.imreadとかして読み込んでいるけど、opencv2を使いたくなかった。
そこでpillowで読み込んだ画像をnumpy形式に変換してdlibに食わせようとした。

で、画像が1枚の時は無事に動作、画像をfor文で複数与えようとすると2枚目で顔検出しなくなった。

どういう状況？

コードを一部
入力する画像は同じ人物を同じ角度から撮った顔の画像。

import dlib
from PIL import Image 
import numpy as np

face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
image_list=["01.jpg","02.jpg","03.jpg","04.jpg","05.jpg"]
for img_path in image_list:
    img = np.array(Image.open(img_path),dtype=np.uint8) ##画像を読み込む
    img = img[:, :, [2, 1, 0]] ##opencvとおなじBGR順にする

    faces = face_detector(img, 1)
    #(後処理)

このとき、01.jpgはちゃんと顔検出する。02.jpgが顔検出しない。
同じ画像を5枚並べてもやっぱり2枚目で検出しない。
順番を入れ替えても1枚目成功、2枚目失敗となる。

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

エラーとしてはfacesで取得できるはずの顔検出の領域が入っていないと怒られている。つまり顔検出できていない。

解決した方法

①opencvを使用する

    img = cv2.imread(img_path)

画像の読み込みをopencvにすれば問題ない。でもこれは根本的な解決になっていない。

②変数を新規宣言する

    img = np.array(Image.open(img_path),dtype=np.uint8)
    img_p = img[:, :, [2, 1, 0]]

読み込んだあとに、BGR順に変更するがこの時に同じ変数を用いず、新規変数にする。
こうすることで解決した。

追記
ちゃんとDeepCopyしたほうが安定する。

なぜこんなことが起こったのか？

おそらくnumpy内部でのポインタ管理が云々かんぬんだと思われる。
自身を参照するとなると見た目上は変わっていてもdlibに入れる際にちゃんとした参照になっていないんじゃないかと。
このあたりはちゃんと調査していない。
ダメだった時におけるimg配列をdataやshapeやstridesとかを使ってポインタを追えばわかるかもしれない。

余談

>> img_p = np.array(Image.open(img_path),dtype=np.uint8)　##PILで読み込む
>> img_p = img_p[:, :, [2, 1, 0]]
>> img_c = cv2.imread(img_path) ##OpenCVで読み込む
>> print(np.allclose(img_p,img_c)) ##配列の一致を確認する
   True

numpy的には新規変数を宣言しない場合でも、データは一致という。なおこの状態で動かすと5枚とも顔検出する。np.allcloseを挟むことによってポインタ参照が再整理されたのか？
また途中でほかのnumpyの処理を挟むと同じように再整理されたりされなかったりする。