人脸识别keras+opencv（三）：遇到的问题

最新推荐文章于 2024-08-09 18:00:00 发布

weixin_41376658

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分类专栏：人脸识别项目

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本文介绍了在使用Keras和OpenCV进行人脸识别时遇到的问题及解决方案。首先，通过实例说明了在处理图像时，读取图片的路径必须指向包含图片的最底层文件夹，而非含有子文件夹的目录。为解决此问题，需要将不同人的图片分别保存到单独的文件夹，然后将这些文件夹放入dataSet目录。此外，确保dataSet中每个类别的人脸图片数量相近，以避免训练时准确性显著下降。最后，提到了可能通过添加dropout层来提高模型的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

昨天写到，实验室小伙伴也是显示Hansen，所以今天就在网上下载了李冰冰的图片，新建了一个label看看。
这是扣完脸之后的图片.这是直接运行pick_face的。

这里写图片描述
但是，如果运行read_img就会有问题。

进入不了for循环了，也就是读不了图片了。后发现可以进入for循环，但是if endwith 出错。
直接拿出这一小段程度进行测试。

"""test read_img.endwith  判断s文件夹中是否有带有endstring为后缀的文件"""
def endWith(s,*endstring):
    array = map(s.endswith,endstring)
    if True in array:
        return True
    else:
        return False

#if __name__ == '__main__':
import os
s = os.listdir('E:\Anconda\openCV\pictures\source')
print(s) #['Hansen', 'Libingbing']
for i in s:
    print(1)
    #i = os.path.join('E:\Anconda\openCV\pictures\source\\', i)
    if endWith(i,'.jpg','.jpey'):
        print (i ,)
        print(2)

几经调试发现， read_img 和 pick_face 只是做早期图片处理的工作，当单独测试时，里面路径只能是最底层的文件夹，这个文件夹路径进去就得是图片，不能是子文件夹，然后子文件夹是图片的形式，不然出错。结论：先手工将person1,的源文件放入，然后扣人脸，保存在一个文件夹1，然后person2扣完后保存到文件夹2.。再将文件夹1，文件夹2复制到dataSet里面。然后将dataSet这层目录放到read_data里面。
在rad_data里对上面的问题解决的一句代码：

child_path = os.path.join(path, child_dir)

只有这样才能将子文件的图片读出了。
2.还有一个问题， person1,和person2放入dataSet里的图片数量要想打不多，不然问题非常大。preson2比person1多一倍，去训练，此时accuracy降低到0.6左右，打开摄像头进行识别，都显示person2,跟比认不出person1。

3.对于准确率的问题，猜测还需要，建立神经元的时候，还需dropout。