Глубокий анализ - тестовые скрипты для переработки изображений

Глубокий анализ - тестовые скрипты для переработки изображений ⇐ Python

1 сообщение • Страница 1 из 1

Anonymous

Глубокий анализ - тестовые скрипты для переработки изображений

Цитата

Сообщение Anonymous » 11 мар 2025, 18:32

У меня возникают проблемы с привлечением обработки партии анализа изображений на работу. Я хотел бы отправить список изображений в Deepface, чтобы получить список расовых, полов и возрастных прогнозов. Я вызываю функции тестирования из DeepFaceMaster/tests/test_analyze.py, и пакетные специфические функции не сняты.

Код: Выделить всё

Python 3.11.9

Package                      Version
----------------------------  - - - - - - - - - < b r   / > a b s l - p y                                             2 . 1 . 0 < b r   / > a l b u c o r e                                           0 . 0 . 2 3 < b r   / > a l b u m e n t a t i o n s                               2 . 0 . 5 < b r   / > a n n o t a t e d - t y p e s                             0 . 7 . 0 < b r   / > a s t u n p a r s e                                       1 . 6 . 3 < b r   / > a t t r s                                                 2 5 . 1 . 0 < b r   / > b e a u t i f u l s o u p 4                              4.13.3
blinker                      1.6.2
certifi                      2025.1.31
cffi                         1.17.1
charset-normalizer           3.4.1
click                        8.1.6
cmake                        3.31.6
colorama                     0.4.6
coloredlogs                  15.0.1
contourpy                    1.3.1
cycler                       0.12.1
Cython                       3.0.12
deepface                     0.0.93
dlib                         19.24.6
easydict                     1.13
et-xmlfile                   1.1.0
exif                         1.6.1
extensions                   0.4
filelock                     3.17.0
fire                         0.7.0
Flask                        2.3.2
flask-cors                   5.0.1
flatbuffers                  25.2.10
fonttools                    4.56.0
fsspec                       2025.3.0
gast                         0.6.0
gdown                        5.2.0
google-pasta                 0.2.0
grpcio                       1.70.0
gunicorn                     23.0.0
h5py                         3.13.0
humanfriendly                10.0
idna                         3.10
imageio                      2.37.0
insightface                  0.7.3
itsdangerous                 2.1.2
jax                          0.5.2
jaxlib                       0.5.1
Jinja2                       3.1.2
joblib                       1.4.2
keras                        3.8.0
kiwisolver                   1.4.8
lazy_loader                  0.4
libclang                     18.1.1
lz4                          4.4.3
Markdown                     3.7
markdown-it-py               3.0.0
MarkupSafe                   2.1.3
matplotlib                   3.10.1
mdurl                        0.1.2
mediapipe                    0.10.21
ml-dtypes                    0.4.1
mpmath                       1.3.0
mtcnn                        1.0.0
names                        0.3.0
namex                        0.0.8
networkx                     3.4.2
numpy                        1.26.4
onnx                         1.17.0
onnxruntime                  1.21.0
opencv-contrib-python        4.11.0.86
opencv-python                4.11.0.86
opencv-python-headless       4.11.0.86
openpyxl                     3.1.2
opt_einsum                   3.4.0
optree                       0.14.1
packaging                    24.2
pandas                       2.2.3
Pillow                       10.1.0
pip                          25.0.1
plum-py                      0.8.7
prettytable                  3.15.1
protobuf                     4.25.6
psutil                       7.0.0
py-cpuinfo                   9.0.0
pycparser                    2.22
pydantic                     2.10.6
pydantic_core                2.27.2
Pygments                     2.19.1
pyparsing                    3.2.1
pyreadline3                  3.5.4
PySocks                      1.7.1
python-dateutil              2.8.2
pytz                         2023.3
PyYAML                       6.0.2
requests                     2.32.3
retina-face                  0.0.17
rich                         13.9.4
scikit-image                 0.25.2
scikit-learn                 1.6.1
scipy                        1.15.2
seaborn                      0.13.2
sentencepiece                0.2.0
setuptools                   65.5.0
simsimd                      6.2.1
six                          1.16.0
sounddevice                  0.5.1
soupsieve                    2.6
stringzilla                  3.12.3
sympy                        1.13.1
tensorboard                  2.18.0
tensorboard-data-server      0.7.2
tensorflow                   2.18.0
tensorflow_intel             2.18.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0
termcolor                    2.5.0
tf_keras                     2.18.0
threadpoolctl                3.5.0
tifffile                     2025.2.18
torch                        2.6.0
torchvision                  0.21.0
tqdm                         4.67.1
typing                       3.7.4.3
typing_extensions            4.12.2
tzdata                       2023.3
ultralytics                  8.3.86
ultralytics-thop             2.0.14
urllib3                      2.3.0
wcwidth                      0.2.13
Werkzeug                     2.3.6
wheel                        0.45.1
wrapt                        1.17.2
wsq                          0.5

< /code>
Когда я запускаю:  < /p>
from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_standard_analyze()

test_analyze_for_preloaded_image()

test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string()

print(logger)

Первые 2 не обработанные функции работают, а затем test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string () сбой с:

Код: Выделить всё

2025-03-11 10:01:44.538586: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:01:48.371800: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

2025-03-11 10:02:07.645567: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
25-03-11 10:02:16 - ✅ test standard analyze done
25-03-11 10:02:21 - ✅ test analyze for pre-loaded image done
Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 9, in 
test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 162, in test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string
demography_batch = DeepFace.analyze(img_path=img_paths, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 83, in extract_faces
img, img_name = image_utils.load_image(img_path)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\commons\image_utils.py", line 81, in load_image
raise ValueError(f"img must be numpy array or str but it is {type(img)}")
ValueError: img must be numpy array or str but it is

Следующий тест IS TEST_ANALIZE_FOR_BATHED_IMAGE_AS_LIST_OF_NUPPY () , который не удастся с:

Код: Выделить всё

from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy()

print(logger)

2025-03-11 10:07:14.324483: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:07:16.999841: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated.  Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 11, in 
test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 190, in test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy
demography_batch = DeepFace.analyze(img_path=imgs, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 83, in extract_faces
img, img_name = image_utils.load_image(img_path)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\commons\image_utils.py", line 81, in load_image
raise ValueError(f"img must be numpy array or str but it is {type(img)}")
ValueError: img must be numpy array or str but it is

Наконец, последний тест-test_analyze_for_numpy_batched_image () , что дает мне слишком много значений, чтобы распаковывать .

Код: Выделить всё

from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_analyze_for_numpy_batched_image()

print(logger)

2025-03-11 10:08:44.611222: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:08:46.439427: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 13, in 
test_analyze_for_numpy_batched_image()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 226, in test_analyze_for_numpy_batched_image
demography_batch = DeepFace.analyze(img, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 88, in extract_faces
height, width, _ = img.shape
^^^^^^^^^^^^^^^^
ValueError: too many values to unpack (expected 3)

Что я делаю не так и как я могу исправить эти ошибки?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... processing

1741707174

Anonymous

 У меня возникают проблемы с привлечением обработки партии анализа изображений на работу.  Я хотел бы отправить список изображений в Deepface, чтобы получить список расовых, полов и возрастных прогнозов.  Я вызываю функции тестирования из DeepFaceMaster/tests/test_analyze.py,  и пакетные специфические функции не сняты.[code]Python 3.11.9

Package                      Version
----------------------------  - - - - - - - - - < b r   / > a b s l - p y                                             2 . 1 . 0 < b r   / > a l b u c o r e                                           0 . 0 . 2 3 < b r   / > a l b u m e n t a t i o n s                               2 . 0 . 5 < b r   / > a n n o t a t e d - t y p e s                             0 . 7 . 0 < b r   / > a s t u n p a r s e                                       1 . 6 . 3 < b r   / > a t t r s                                                 2 5 . 1 . 0 < b r   / > b e a u t i f u l s o u p 4                              4.13.3
blinker                      1.6.2
certifi                      2025.1.31
cffi                         1.17.1
charset-normalizer           3.4.1
click                        8.1.6
cmake                        3.31.6
colorama                     0.4.6
coloredlogs                  15.0.1
contourpy                    1.3.1
cycler                       0.12.1
Cython                       3.0.12
deepface                     0.0.93
dlib                         19.24.6
easydict                     1.13
et-xmlfile                   1.1.0
exif                         1.6.1
extensions                   0.4
filelock                     3.17.0
fire                         0.7.0
Flask                        2.3.2
flask-cors                   5.0.1
flatbuffers                  25.2.10
fonttools                    4.56.0
fsspec                       2025.3.0
gast                         0.6.0
gdown                        5.2.0
google-pasta                 0.2.0
grpcio                       1.70.0
gunicorn                     23.0.0
h5py                         3.13.0
humanfriendly                10.0
idna                         3.10
imageio                      2.37.0
insightface                  0.7.3
itsdangerous                 2.1.2
jax                          0.5.2
jaxlib                       0.5.1
Jinja2                       3.1.2
joblib                       1.4.2
keras                        3.8.0
kiwisolver                   1.4.8
lazy_loader                  0.4
libclang                     18.1.1
lz4                          4.4.3
Markdown                     3.7
markdown-it-py               3.0.0
MarkupSafe                   2.1.3
matplotlib                   3.10.1
mdurl                        0.1.2
mediapipe                    0.10.21
ml-dtypes                    0.4.1
mpmath                       1.3.0
mtcnn                        1.0.0
names                        0.3.0
namex                        0.0.8
networkx                     3.4.2
numpy                        1.26.4
onnx                         1.17.0
onnxruntime                  1.21.0
opencv-contrib-python        4.11.0.86
opencv-python                4.11.0.86
opencv-python-headless       4.11.0.86
openpyxl                     3.1.2
opt_einsum                   3.4.0
optree                       0.14.1
packaging                    24.2
pandas                       2.2.3
Pillow                       10.1.0
pip                          25.0.1
plum-py                      0.8.7
prettytable                  3.15.1
protobuf                     4.25.6
psutil                       7.0.0
py-cpuinfo                   9.0.0
pycparser                    2.22
pydantic                     2.10.6
pydantic_core                2.27.2
Pygments                     2.19.1
pyparsing                    3.2.1
pyreadline3                  3.5.4
PySocks                      1.7.1
python-dateutil              2.8.2
pytz                         2023.3
PyYAML                       6.0.2
requests                     2.32.3
retina-face                  0.0.17
rich                         13.9.4
scikit-image                 0.25.2
scikit-learn                 1.6.1
scipy                        1.15.2
seaborn                      0.13.2
sentencepiece                0.2.0
setuptools                   65.5.0
simsimd                      6.2.1
six                          1.16.0
sounddevice                  0.5.1
soupsieve                    2.6
stringzilla                  3.12.3
sympy                        1.13.1
tensorboard                  2.18.0
tensorboard-data-server      0.7.2
tensorflow                   2.18.0
tensorflow_intel             2.18.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0
termcolor                    2.5.0
tf_keras                     2.18.0
threadpoolctl                3.5.0
tifffile                     2025.2.18
torch                        2.6.0
torchvision                  0.21.0
tqdm                         4.67.1
typing                       3.7.4.3
typing_extensions            4.12.2
tzdata                       2023.3
ultralytics                  8.3.86
ultralytics-thop             2.0.14
urllib3                      2.3.0
wcwidth                      0.2.13
Werkzeug                     2.3.6
wheel                        0.45.1
wrapt                        1.17.2
wsq                          0.5

< /code>
Когда я запускаю:  < /p>
from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_standard_analyze()

test_analyze_for_preloaded_image()

test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string()

print(logger)
[/code]
Первые 2 не обработанные функции работают, а затем test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string ()  сбой с:
[code]2025-03-11 10:01:44.538586: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:01:48.371800: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

2025-03-11 10:02:07.645567: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
25-03-11 10:02:16 - ✅ test standard analyze done
25-03-11 10:02:21 - ✅ test analyze for pre-loaded image done
Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 9, in 
test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 162, in test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string
demography_batch = DeepFace.analyze(img_path=img_paths, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 83, in extract_faces
img, img_name = image_utils.load_image(img_path)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\commons\image_utils.py", line 81, in load_image
raise ValueError(f"img must be numpy array or str but it is {type(img)}")
ValueError: img must be numpy array or str but it is 
[/code]
Следующий тест IS TEST_ANALIZE_FOR_BATHED_IMAGE_AS_LIST_OF_NUPPY () , который не удастся с:
[code]from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy()

print(logger)

2025-03-11 10:07:14.324483: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:07:16.999841: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated.  Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 11, in 
test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 190, in test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy
demography_batch = DeepFace.analyze(img_path=imgs, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 83, in extract_faces
img, img_name = image_utils.load_image(img_path)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\commons\image_utils.py", line 81, in load_image
raise ValueError(f"img must be numpy array or str but it is {type(img)}")
ValueError: img must be numpy array or str but it is 
[/code]
Наконец, последний тест-test_analyze_for_numpy_batched_image () , что дает мне слишком много значений, чтобы распаковывать .
[code]from test_analyze import test_standard_analyze, test_analyze_for_preloaded_image, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_string, test_analyze_for_batched_image_as_list_of_numpy, test_analyze_for_numpy_batched_image

test_analyze_for_numpy_batched_image()

print(logger)

2025-03-11 10:08:44.611222: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2025-03-11 10:08:46.439427: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
WARNING:tensorflow:From C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\tf_keras\src\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.

Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\tests.py", line 13, in 
test_analyze_for_numpy_batched_image()
File "c:\Users\mvernick\Documents\deepface-master\deepface-master\tests\test_analyze.py", line 226, in test_analyze_for_numpy_batched_image
demography_batch = DeepFace.analyze(img, silent=True)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\DeepFace.py", line 253, in analyze
return demography.analyze(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\demography.py", line 123, in analyze
img_objs = detection.extract_faces(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\mvernick\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\deepface\modules\detection.py", line 88, in extract_faces
height, width, _ = img.shape
^^^^^^^^^^^^^^^^
ValueError: too many values to unpack (expected 3)
[/code]
Что я делаю не так и как я могу исправить эти ошибки? 
 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79501066/deepface-analyze-test-scripts-for-batched-image-processing[/url]

Ответить Пред. тема След. тема

1 сообщение • Страница 1 из 1

Быстрый ответ

Заголовок:

Имя пользователя:

Изменение регистра текста:

Смайлики

Ещё смайлики…

К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми. Можно прикреплять файлы, перетаскивая их в окно сообщения.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

Имя файла:

Комментарий к файлу:

Имя файла	Комментарий к файлу	Размер	Статус

Похожие темы

Ответы

Просмотры

Последнее сообщение

Есть ли в Python глубокий анализ JSON?

Последнее сообщение Anonymous « 05 июл 2024, 08:46
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 05 июл 2024, 08:46 » в форуме Python

У меня есть следующий код:
import json
string = b'{ campaign_id :6, email : [email protected] , time : 2024-01-26T06:05:59.852155Z , message : Submitted Data , details : {\\ payload\\ :{\\ __RequestVerificationToken\\ : ,\\ __original_url\\ : ,\\...

0 Ответы

8 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
05 июл 2024, 08:46
Как создать глубокий NavigationView с несколькими представлениями в SwiftUI?

Последнее сообщение Anonymous « 20 окт 2024, 05:04
Добавлено в форуме IOS

Anonymous » 20 окт 2024, 05:04 » в форуме IOS

Я создаю процесс регистрации для приложения iOS с пользовательским интерфейсом, написанным на SwiftUI
SwiftUI имеет компонент пользовательского интерфейса NavigationView, который использует NavigationLinks, чтобы позволить пользователю перейти к...

0 Ответы

20 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
20 окт 2024, 05:04
Как найти самый глубокий путь с максимальным значением для каждого уровня отношений в Neo4j?

Последнее сообщение Anonymous « 12 дек 2024, 11:28
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 12 дек 2024, 11:28 » в форуме Python

Для данной группы узлов для каждого узла найти самый глубокий путь для отношения R. Отношение R имеет свойство, называемое весом. Кроме того, для каждого уровня отношений всегда выбирайте отношение со значением максимального веса. Затем верните...

0 Ответы

12 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
12 дек 2024, 11:28
Как найти самый глубокий путь с максимальным значением для каждого уровня отношений в Neo4j?

Последнее сообщение Anonymous « 13 дек 2024, 03:42
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 13 дек 2024, 03:42 » в форуме Python

Для данной группы узлов для каждого узла найти самый глубокий путь для отношения R. Отношение R имеет свойство, называемое весом. Кроме того, для каждого уровня отношений всегда выбирайте отношение со значением максимального веса. Затем верните...

0 Ответы

12 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
13 дек 2024, 03:42
В Vue 3, как я могу наблюдать за изменениями в структуре массива, не отмечая ее как «глубокий» и наблюдая за каждым влож

Последнее сообщение Anonymous « 24 фев 2025, 19:59
Добавлено в форуме Javascript

Anonymous » 24 фев 2025, 19:59 » в форуме Javascript

У меня есть этот код компонента, изначально записанный в Vue 2, используя API параметров, который теперь перенесен в Vue 3. Код был упрощен до следующего, где элементы добавляются/удалены из массива, а затем наблюдатель призван делать другие вещи (в...

0 Ответы

6 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
24 фев 2025, 19:59

Вернуться в «Python»