使用 MindSpore 进行人脸识别 - 错误排查与解决 - 常规

使用 MindSpore 进行人脸识别 - 错误排查与解决

本文将探讨在使用 MindSpore 进行人脸识别时遇到的“IndexError: list index out of range”错误，并提供排查和解决方法。

错误信息:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\pythonProject7\time.py", line 60, in <module>
    cv2.putText(frame, labels[prediction], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
IndexError: list index out of range

错误原因:

这个错误通常是由于 labels 列表中没有足够的元素导致的。具体原因可能是以下几种：

label.txt 文件不存在或为空: 确保 label.txt 文件存在，并且包含所有训练时使用的类别标签。
标签数量不足: 检查 label.txt 文件中的标签数量是否与训练模型使用的类别数一致。
代码错误: 检查代码中是否正确读取和加载了 label.txt 文件。

解决方法:

检查 label.txt 文件:
- 确保 label.txt 文件存在并且位于代码指定的路径中。
- 打开 label.txt 文件，确认其内容是否正确，以及标签数量是否与模型训练时的类别数量一致。
打印 labels 列表:
- 在代码中添加以下代码，打印 labels 列表内容，查看其是否为空或是否包含正确数量的标签：
```
print(labels)
```
检查代码中的标签读取部分:
- 确保代码中正确读取和加载了 label.txt 文件，并且没有错误地修改 labels 列表的内容。
重新训练模型:
- 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑重新训练模型，确保训练数据和标签文件一致。

示例代码:

import cv2
import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor, load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.dataset.vision import py_transforms
from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
from PIL import Image
from main import ResNet, BasicBlock

# 加载模型
network = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=100)
model_path = 'D:/pythonProject7/ckpt/checkpoint_resnet_6-10_25.ckpt'
params = load_checkpoint(model_path)
load_param_into_net(network, params)

# 加载标签
with open('label.txt') as f:
    labels = f.readlines()
labels = [l.strip() for l in labels]

# 打印 labels 列表，检查标签是否正确读取
print(labels)

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 提取人脸图像
        face = gray[y:y + h, x:x + w]
        face = cv2.resize(face, (224, 224)).astype(np.float32)
        face = cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

        # 转换为Tensor类型，并进行归一化
        transform = Compose([
            py_transforms.ToTensor(),
            py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
        face = transform(face)

        # 转换为Tensor类型，并增加一个维度
        face = Tensor(face)
        #face = mindspore.ops.ExpandDims()(face, 0)

        # 预测人脸所属的类别
        output = network(face)
        prediction = np.argmax(output.asnumpy())

        # 在图像上标注人脸和类别
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(frame, labels[prediction], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过以上排查和解决方法，可以帮助您快速定位并解决“IndexError: list index out of range”错误，并顺利使用 MindSpore 进行人脸识别。