Я работаю над обнаружением пешеходов с командой.Я пытаюсь выяснить ошибку, которая продолжает появляться, которая говорит: «TypeError: samples - это не пустой массив, ни скаляр», который при появлении указывает на строку кода, которая svm.train(X_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels12)
я пыталсяследуя десяткам онлайн-руководств, но я все еще не могу решить эту проблему, и я также очень новичок в этом
import cv2
import numpy as np
from skimage import feature
from skimage import exposure
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
# training
X_data = []
labels1 = []
label = []
files = glob.glob ("new_pos_1/crop*.PNG")
for myFile in files:
# print(myFile)
image = cv2.imread(myFile,)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
X_data.append (image)
labels1.append('Pedestrian')
print('X_data shape:', np.array(X_data).shape)
labels12 = np.array([labels1])
print('labels12 shape:',np.array(labels12).shape)
print('labels shape:', np.array(labels1).shape)
#Testing
Y_data = []
files = glob.glob ("new_pos_1/person*.PNG")
for myFile in files:
# print(myFile)
image = cv2.imread (myFile)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Y_data.append (image)
label.append('Pedestrian')
print('Y_data shape:', np.array(Y_data).shape)
print('label shape:', np.array(label).shape)
hog_features = []
for image in np.array(X_data):
(fd, hogImage) = feature.hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2),
transform_sqrt=True, block_norm="L2-Hys", visualise=True)
hogImage = exposure.rescale_intensity(hogImage, out_range=(0, 255))
hogImage = hogImage.astype("uint8")
hog_features.append(fd)
print("I'm done hogging")
print(hog_features)
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setC(2.67)
svm.setGamma(5.383)
print("Done initializing SVM parameters")
# Train SVM on training data
svm.train(X_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels12)
print("Done trainning")
svm.save('svm_data.dat')
print("SAVED.")
#testResponse = svm.predict(testData)[1].ravel()
cv2.waitKey(0)
Строка в начале, которая гласит labels12 = np.array([labels1]), которую я использовал дляпопытаться исправить ошибку, которая оказалась безрезультатно.Это оригинальный сайт, который помог мне написать этот код: https://www.learnopencv.com/handwritten-digits-classification-an-opencv-c-python-tutorial/