Tyl*_*uth 5 python opencv numpy python-3.x facial-identification
我正在编写面部识别程序,但在尝试训练识别器时不断收到此错误
TypeError: Expected cv::UMat for argument 'labels'
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我的代码是
def detect_face(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5);
if (len(faces)==0):
return None, None
(x, y, w, h) = faces[0]
return gray[y:y+w, x:x+h], faces[0]
def prepare_training_data():
faces = []
labels = []
for img in photo_name_list: #a collection of file locations as strings
image = cv2.imread(img)
face, rect = detect_face(image)
if face is not None:
faces.append(face)
labels.append("me")
return faces, labels
def test_photos():
face_recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
faces, labels = prepare_training_data()
face_recognizer.train(faces, np.ndarray(labels))
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标签是从 prepare_training_data 返回的图像列表中每张照片的标签列表,我将其转换为一个 numpy 数组,因为我读到了 train() 需要它。
解决方案 - 标签应该是整数列表,您应该使用numpy.array(labels)(或np.array(labels))。
检查错误缺失的虚拟示例:
labels=[0]*len(faces)
face_recognizer.train(faces, np.array(labels))
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我还没有在 python 上找到任何关于 openCV 人脸识别器的文档,所以我开始查看 c++ 文档和示例。并且由于文档,这个库使用labels输入train作为std::vector<int>. 甲CPP例如,通过OpenCV的文档提供,也使用vector<int> labels。等等,库甚至有一个错误不是整数 input。
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