4. OpenMV IDE在使用分辨不同人脸的例程时为什么显示OSError:Could not find the file？
  • 免费好用的星瞳AI云服务上线！简单标注，云端训练，支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题（STM32），其他的分支有很多兼容问题，我们无法解决。
  • 如果有产品硬件故障问题，比如无法开机，论坛很难解决。可以直接找售后维修。
  • 发帖子之前，请确认看过所有的视频教程，https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
  • 每一个新的提问，单独发一个新帖子
  • 帖子需要目的，你要做什么？
  • 如果涉及代码，需要报错提示与全部代码文本，请注意不要贴代码图片
  • 必看：玩转星瞳论坛了解一下图片上传，代码格式等问题。

    • OpenMV IDE在使用分辨不同人脸的例程时为什么显示OSError:Could not find the file？

    • 6

      在使用分辨不同人脸的例程时显示OSError:Could not find the file图片和程序如下
      0_1547898486577_111.png

      # Face recognition with LBP descriptors.
# See Timo Ahonen's "Face Recognition with Local Binary Patterns".
#
# Before running the example:
# 1) Download the AT&T faces database http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive/pub/data/att_faces.zip
# 2) Exract and copy the orl_faces directory to the SD card root.


import sensor, time, image, pyb  

sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE
sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others)
sensor.set_windowing((92,112))
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s



#SUB = "s1"
NUM_SUBJECTS = 6 #图像库中不同人数，一共6人
NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片

# 拍摄当前人脸。
img = sensor.snapshot()
#img = image.Image("singtown/%s/1.pgm"%(SUB))
d0 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
#d0为当前人脸的lbp特征
img = None
pmin = 999999
num=0

def min(pmin, a, s):
    global num
    if a<pmin:
        pmin=a
        num=s
    return pmin

for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1):
    dist = 0
    for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1):
        img = image.Image("singtown/s%d/%d.pgm"%(s, i))
        d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height()))
        #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征
        dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。
    print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS))
    pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小，被检测人脸与此样本更相似更匹配。
    print(pmin)

print(num) # num为当前最匹配的人的编号。
      0

    • 按照视频操作

      来自星瞳实验室APP: OpenMV分辨人脸 https://singtown.com/learn/50033/

      0