Question

我正在创建训练数据，其中的想法是从PiCamera捕获图像并将它们存储在JSON encoded文件中，以后我可以将其加载到我的神经网络中进行训练。

由于我使用Pi board，因此内存显然是一种约束。因此，我无法拍摄大量图像，然后立即对其进行序列化。

我希望在捕获它时序列化每个图像，特别是在出现故障的情况下，我不会丢失所有数据

def trainer(LEFT, RIGHT):
    # capture frames from the camera
    with open('robot-train.json', 'w') as train_file:
       writer =  csv.writer(open('robot-train.csv', 'w'), delimiter=',', quotechar='|')
       for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
            data = {}
            # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp

            data['image'] = frame.array
            data['time'] = time.time()
            data['left'] = LEFT
            data['right'] = RIGHT

            # human readable version
            writer.writerow([data['time'], data['left'], data['right']])
            train_file.write(json.dumps(data, cls=NumpyEncoder))
            # prepare for next image
            rawCapture.truncate(0)

但是我收到了错误

  File "/home/pi/pololu-rpi-slave-arduino-library/pi/xiaonet.py", line 30, in default
    return json.JSONEncoder(self, obj)
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

这样做的正确方法是什么？

Numpy：JSON将图像编码为文件而不关闭流

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