распознавание лица и черно-белые изображения - PullRequest
Новая
       46

распознавание лица и черно-белые изображения

0 голосов
/ 10 октября 2018

Я использую библиотеку face_recognition для распознавания людей на изображениях.Согласно документации библиотеки , он поддерживает два формата входного изображения для дальнейшей обработки: RGB (8 бит, 3 канала) и L (черно-белый).

Я пытался использовать 

<code>face_recognition.api.load_image_file(file, mode='RGB')
и все в порядке.Но мне нужно использовать L-режим, и в этом все дело.Проблема в том, что mode = 'RGB' генерирует numpy.array (x, y, 3), а mode = 'L' генерирует numpy.array (x, y).

Массив должен быть введен позже в face_recognition.face_locationsи face_recognition.face_encodings функции.

Если мы поместим массив, сгенерированный в L-режиме, в face_encodings, мы получим следующую ошибку: 

<code>
    TypeError: compute_face_descriptor(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
        1. (self: dlib.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8], face: dlib.full_object_detection, num_jitters: int=0) -> dlib.vector
        2. (self: dlib.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8], faces: dlib.full_object_detections, num_jitters: int=0) -> dlib.vectors
        3. (self: dlib.face_recognition_model_v1, batch_img: List[numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8]], batch_faces: List[dlib.full_object_detections], num_jitters: int=0) -> dlib.vectorss

Любые идеи, как следуетЯ использую эту библиотеку для черно-белых изображений для получения 128-мерных карт лица?

Полный список, который выдает ошибку (вы можете использовать изображение любого человека как image.jpg): 

<code>
    import face_recognition
    image = face_recognition.load_image_file('image.jpg', mode='L')
    face_locations = face_recognition.face_locations(image)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)

Traceback: 

<code></p>

<p>File "D:/PythonProjects/face_recognition_grayscale_test.py", line 18, in 
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)</p>

<p>File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\face_recognition\api.py", line 200, in face_encodings
    return [np.array(face_encoder.compute_face_descriptor(face_image, raw_landmark_set, num_jitters)) for raw_landmark_set in raw_landmarks]</p>

<p>File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\face_recognition\api.py", line 200, in 
    return [np.array(face_encoder.compute_face_descriptor(face_image, raw_landmark_set, num_jitters)) for raw_landmark_set in raw_landmarks]</p>

<p>TypeError: compute_face_descriptor(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (self: dlib.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8], face: dlib.full_object_detection, num_jitters: int=0) -> dlib.vector
    2. (self: dlib.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8], faces: dlib.full_object_detections, num_jitters: int=0) -> dlib.vectors
    3. (self: dlib.face_recognition_model_v1, batch_img: List[numpy.ndarray[(rows,cols,3),uint8]], batch_faces: List[dlib.full_object_detections], num_jitters: int=0) -> dlib.vectorss</p>

<p>Invoked with: , array([[167, 167, 167, ..., 172, 172, 170],
       [167, 167, 167, ..., 172, 172, 170],
       [167, 167, 167, ..., 172, 172, 170],
       ...,
       [188, 186, 181, ..., 201, 201, 198],
       [193, 189, 184, ..., 201, 201, 198],
       [181, 180, 178, ..., 201, 201, 198]], dtype=uint8), , 1

1 Ответ

0 голосов
/ 10 октября 2018

Согласно сообщению об ошибке, похоже, что он не принимает одноканальные изображения.Вам нужен ndarray из (строк, столбцов, 3).Вы можете попытаться передать image.repeat(3, 2), который будет просто повторять значения L три раза. 

face_encodings = face_recognition.face_encodings(image.repeat(3, 2), face_locations)
...