首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

opencv FisherFaceRecognizer的train()函数显示TypeError: src不是numpy数组,也不是标量

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。FisherFaceRecognizer是OpenCV中的一个人脸识别算法,用于训练和识别人脸。

根据您提供的问题,出现了一个TypeError,提示train()函数中的src参数既不是numpy数组也不是标量。这意味着您传递给train()函数的src参数类型不正确。

为了解决这个问题,您需要确保将正确的参数传递给train()函数。src参数应该是一个numpy数组或一个标量值。如果您传递的是一个文件路径或其他类型的数据,您需要首先将其转换为numpy数组。

以下是一个示例代码,展示了如何使用FisherFaceRecognizer的train()函数来训练人脸识别模型:

代码语言:txt
复制
import cv2
import numpy as np

# 加载人脸数据和标签
faces = np.array([...])  # 人脸图像数据,类型为numpy数组
labels = np.array([...])  # 人脸标签,类型为numpy数组

# 创建FisherFaceRecognizer对象
recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()

# 训练人脸识别模型
recognizer.train(faces, labels)

在上述示例中,我们首先将人脸数据和标签加载到numpy数组中。然后,我们创建了一个FisherFaceRecognizer对象,并使用train()函数训练了人脸识别模型。请确保将正确的人脸数据和标签传递给train()函数。

关于OpenCV的FisherFaceRecognizer算法的更多信息,您可以参考腾讯云的人脸识别产品,该产品提供了人脸识别的API和SDK,可以方便地集成到您的应用中。具体产品介绍和文档可以在以下链接中找到:

腾讯云人脸识别产品介绍

请注意,以上答案仅供参考,具体解决方法可能因您的具体情况而异。如果问题仍然存在,请参考OpenCV的官方文档或寻求相关技术支持。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于OpenCV3实现人脸识别(实践篇)

调用opencv训练好分类器和自带检测函数检测人脸人眼等步骤简单直接: 1.加载分类器,当然分类器事先要放在工程目录中去。...分类器本来位置是在*\opencv\sources\data\haarcascades(harr分类器,也有其他可以用,可以自己训练) 2.调用detectMultiScale()函数检测,调整函数参数可以使检测结果更加精确...就成了这样下面这样,最后一个文件夹里面是我自己头像照片: 这里有一点值得注意:保存图像格式是*.jpg,而不是跟原数据集一样是*.pgm。...而且这种重复性工作估计没人想去做。所以我们可以用命令行方式简化工作量;或者用opencv自带Python脚本来自动生成。 命令行方式是这样。...挺麻烦。 好在opencv教程里面为我们提供了自动生成csv文件脚本。

1.3K30
  • NumPy 1.26 中文文档(五十八)

    这个新关键字可通过numpyall和any函数直接使用或在numpy.ndarray方法中使用。 任意可广播布尔数组标量都可以设置为where。...可直接通过numpy使用,可在numpy.ndarray方法中使用。 任意可广播布尔数组标量都可以设置为where。如果用户未设置where,默认为True,以评估数组所有元素函数。...它可以通过 numpy 直接使用,可在 numpy.ndarray 方法中使用。 任何可广播布尔数组标量都可以设置为 where。...这个新关键字可以通过numpyall和any函数直接使用,可以在numpy.ndarray方法中使用。 任何可广播布尔数组标量都可以被设置为where。...这个关键字既可以通过numpy直接使用,可以在numpy.ndarray方法中使用。 任何可广播布尔数组标量都可以设置为 where。

    23010

    Differences between OpenCV JavaCV and OpenCV4Android

    (2) JavaCV和OpenCV性能比较 大多数时候两者性能相差不大,某些OpenCV函数能够并行化处理而JavaCV不行,但是JavaCV还绑定了很多其他图像处理库,功能足够强大。...②传递预览图像字节数组到Native层,然后将字节数组处理成RGB或者RGBA格式[具体哪种格式要看你图像处理函数能否处理RGBA格式,如果可以的话推荐转换成RGBA格式,因为返回也是RGBA...网上有很多文章讨论如何转换:一种方式是使用一个自定义函数进行编码转换(可以搜索到这个函数,例如这篇文章Camera image->NDK->OpenGL texture),另一个种方式是使用OpenCV...中Mat和cvtColor函数进行转换,接着调用图像处理函数,处理完成之后,将处理结果保存在一个整形数组中(实际上就是RGB或者RGBA格式图像数据),最后调用Bitmap方法将其转换成bitmap...优点是依赖还不算多而且可能要写Native层代码不多。

    2.3K40

    OpenCV】Chapter2.图像数值运算

    https://github.com/zstar1003/OpenCV-Learning 图像加法运算 OpenCVcv2.add()对两张相同大小和类型图像进行加法运算,或对一张图像与一个标量进行加法运算...下面这段程序比较了OpenCV 加法和Numpy直接相加区别。 需要注意是,常见RGB图像颜色空间是8位,即RGB数值范围为0—255。...图像叠加 图像加权叠加函数: cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst dst = src1...* alpha + src2 * beta + gamma 参数说明: scr1, scr2:ndarray 多维数组,表示一个灰度或彩色图像 alpha:第一张图像 scr1 权重,通常取为 0...,默认等于 src1.depth() 返回值:dst,加权加法运算结果图像数组 示例代码: """ 不同尺寸图叠加 """ import cv2 import numpy as np imgL =

    91820

    opencv(4.5.3)-python(九)--性能度量和优化

    不使用cv.getTickCount,而使用time.time()函数。然后取这两个时间差值。 OpenCV默认优化 OpenCV许多函数都使用SSE2,AVX等进行了优化。...如果你考虑到数组创建,它可能达到100倍速度。(Numpy开发者们正在解决这个问题)。 注意:Python标量操作要比Numpy标量操作快。...所以对于包括一个或两个元素操作,Python标量Numpy数组更好。当数组大小稍微大一点时,Numpy有优势。 我们将再试一个例子。...注意:通常情况下,OpenCV函数Numpy函数快。所以对于同样操作,OpenCV函数是首选。但是,可能有例外,特别是当Numpy使用视图而不是拷贝时。...尽可能地将算法/代码矢量化,因为NumpyOpenCV是为矢量操作而优化。 利用高速缓存一致性。 除非有必要,否则不要对数组进行复制。尽量使用视图来代替。阵列复制是一个昂贵操作。

    50320

    opencv(4.5.3)-python(七)--图像基本操作

    翻译及二次校对:cvtutorials.com 目标 学会: • 访问像素值并修改它们 • 访问图像属性 • 设置感兴趣区域(ROI) • 分割和合并图像 本节中几乎所有的操作都主要与Numpy不是...要想用OpenCV写出更好优化代码,需要有良好Numpy知识。 (例子将在Python终端中显示,因为大多数只是单行代码) 访问和修改像素值 让我们先加载一个彩色图像。...对于单个像素访问,Numpy数组方法,array.item()和array.itemset()被认为更好。...这个函数需要以下参数。 • src - 输入图像 • top, bottom, left, right - 相应方向边框宽度,以像素数计 • borderType - 定义要添加边界类型标志。...(图片是用matplotlib显示。所以红色和蓝色通道将被替换)。

    61020

    tf.nest

    如果这两种类型都是list子类型(允许可跟踪依赖项跟踪中“list”和“_ListWrapper”进行相等比较),那么这两种类型将被认为是相同。...在运行此函数时,用户不能修改nest中使用任何集合。参数:structure:任意嵌套结构或标量对象。注意,numpy数组被认为是标量。...结构中所有结构必须具有相同特性,返回值将包含具有相同结构布局结果。参数:func:一个可调用函数,它接受参数和结构一样多。...*structure:标量、构造标量元组或列表以及/或其他元组/列表或标量。注意:numpy数组被认为是标量。...注意:numpy数组和字符串被认为是标量。flat_sequence:要打包扁平序列。expand_composites:如果为真,则复合张量,如tf。SparseTensor和tf。

    2.3K50

    【python-opencv】性能衡量和提升技术

    代替cv.getTickCount,使用time.time()函数。然后取两次相差。 2、opencv默认优化 许多 OpenCV 函数都是使用 SSE2、 AVX 等进行优化。...如果你还考虑阵列创建,它可能会快100倍。酷吧?(大量开发人员正在研究此问题) 注意 Python标量操作比Numpy标量操作快。...因此,对于包含一两个元素运算,Python标量Numpy数组好。当数组大小稍大时,Numpy会占优势。 我们将再尝试一个示例。...注意 通常,OpenCV函数Numpy函数要快。因此,对于相同操作,首选OpenCV功能。但是,可能会有例外,尤其是当Numpy处理视图而不是副本时。...由于NumpyOpenCV已针对向量运算进行了优化,因此将算法/代码向量化到最大程度。 利用缓存一致性。 除非需要,否则切勿创建数组副本。尝试改用视图。数组复制是一项昂贵操作。

    96920

    飞速搞定数据分析与处理-day3-一篇入门NumPy

    你可能已经猜到了,NumPy 使用是它自己数值数据类型,它们比 Python 数据类型粒度要细。通常这都不是问题,因为大部分时候 Python 和 NumPy不同数据类型可以自动转换。...向量化和广播 如果你对一个标量NumPy 数组求和,那么 NumPy 会执行按元素操作。也就是说,你不用亲自遍历每一个元素。NumPy 社区称之为向量化(vectorization)。...通用函数 通用函数(universal function,简称 ufunc)会对 NumPy 数组每个元素执行操作。...没有提供对应 ufunc,并且数组足够小的话,这样写可以。...], , 2.23606798, 2.44948974]]) NumPy 一些 ufunc 可以用作数组方法。

    23820

    python opencv 图像边框(填充)添加及图像混合实现方法(末尾实现类似幻灯片渐变效果)

    图像边框实现 图像边框设计主要函数 cv.copyMakeBorder()——实现边框填充 主要参数如下: 参数一:源图像——如:读取img 参数二——参数五分别是:上下左右边宽度——...,紧跟着第二个参数为第一张图片权重(0~1)也就是公式里(1 – α) 第三个参数为另一张需要混合图片,同样,第四个参数为这张图片权重,也就是公式里(α) 至于第五个参数:每个对应标量和值...——可以设置混合高光 其它两个参数:(最后一个参数单独用不是很多,在一些其他处理中用比较多) dst输出数组,其大小和通道数与输入数组相同(我们一般通过直接返回得到~) dtype输出数组可选深度...;当两个输入数组深度相同时,可以将dtype设置为-1,这等效于src1.depth() 代码实例 import cv2 as cv import numpy as np if __name__...总结 到此这篇关于python opencv 图像边框(填充)添加及图像混合(末尾实现类似幻灯片渐变效果)文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像边框填充混合内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    3.1K20

    人工智能视觉:基于OpenCV的人脸识别技术深度解析

    OpenCV 基本使用 ❤️读取图片 显示图像是 OpenCV 最基本操作之一,imshow()函数可以实现该操作。...如果使用过其他 GUI 框架背景,就会很自然第调用 imshow()来显示一幅图像。imshow()函数有两个参数:显示图像帧名称以及要显示图像本身。...【示例】将图片灰度 # 灰色显示 import cv2 as cv src = cv.imread('1.png') cv.imshow('input image', src) # cv2 读取图片通道是...所有的人脸识别算法在它们train()函数中都有两个参数:图像数组和标签数组。这些标签表示进行识别时候某人人脸ID,因此根据 ID 可以知道被识别的人是谁。...调整后区域中调用 predict()函数,该函数返回两个元素数组:第一个元素是所识别个体标签,第二个是置信度评分。

    2.1K01

    pyTorch入门(四)——导出Minist模型,C++ OpenCV DNN进行识别

    ——《微卡智享》 本文长度为2548字,预计阅读8分钟 前言 前三章介绍了pyTorch训练相关,我们保存模型成功了,今天这篇就是使用C++ OpenCVDNN模块进行手写图片推理。...这个暂时不是本篇要解决问题,我们先看看怎么实现导出模型和推理。...momentnum = 0.5 ##生成图用数组 ##预测值 predict_list = [] ##训练轮次值 epoch_list = [] ##loss值 loss_list = [] model...labels).sum().item() currentpredicted = (100 * correct / total) ##用global声明toppredicted,用于在函数内部修改在函数外部声明全局变量..., dim=1) print(_) print(predicted) outlabels = predicted.numpy().tolist() print(outlabels) ##定义输出输出参数名

    87210

    NumPy 1.26 中文文档(五十九)

    这意味着某些输入,其中第二个参数既不是数据类型不是 NumPy 标量类型(例如字符串或像int或float这样 python 类型),现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这只影响使用低级 C-API 进行手动转换(而不是完整数组转换)代码,单个标量值或使用PyArray_GetCastFunc,因此不应影响绝大多数用户。...这意味着某些输入,其中第二个参数既不是数据类型不是 NumPy 标量类型(例如字符串或 Python 类型,如int或float),现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这意味着某些输入,其中第二个参数既不是数据类型不是 NumPy 标量类型(如字符串或像int或float这样 Python 类型),现在将与传入np.dtype(arg2).type一致。...这只影响使用低级 C-API 进行手动转换(而不是完整数组转换)代码单个标量值,或者使用PyArray_GetCastFunc,因此不应影响绝大部分用户。

    9510

    NumPy 1.26 中文官方指南(四)

    .+0.j]]) 数组标量 数组标量是类型/类 float32,float64 等实例。为了处理操作数统一性,NumPy标量视为零维数组。...详情请参见 numpy.recarray. 行主序 参见行主序和列主序。NumPy 默认以行主序创建数组标量NumPy 中,通常是数组标量同义词。...形状 显示 ndarray 每个维度长度元组。元组本身长度即为维度数量(numpy.ndim)。元组元素乘积即为数组元素数量。详情请参见 numpy.ndarray.shape。...为了利用这一点,使用 NumPy 程序员取消了 Python 循环,而是使用数组数组操作。向量化 既可以指 C 卸载,可以指结构化 NumPy 代码以利用它。...潜在缺点是对视图写入可能改变原始数组。如果这是一个问题,NumPy 需要创建一个物理上不同数组 - 一个copy.

    11810
    领券