Question

from skimage.transform import pyramid_gaussian
from sklearn.externals import joblib
from skimage import color
from skimage import io
from imutils.object_detection import non_max_suppression
import imutils
import numpy as np
import cv2
import os
import glob 


orientations = 9
pixels_per_cell = (8, 8)
cells_per_block = (2, 2)
threshold = .3


def sliding_window(image, stepSize, windowSize):
    for y in range(0, image.shape[0], stepSize):
        for x in range(0, image.shape[1], stepSize):
            yield (x, y, image[y: y + windowSize[1], x:x + windowSize[0]])

 model = joblib.load('model_name.npy')

scale = 0
detections = []

img= cv2.imread("pos\56_resized.jpg")


(winW, winH)= (180,320)
windowSize=(winW,winH)
downscale=1.5
for resized in pyramid_gaussian(img, downscale=1.5):
    for (x,y,window) in sliding_window(resized, stepSize=10, windowSize=(winW,winH)):
        if window.shape[0] != winH or window.shape[1] !=winW:
            continue
        window=color.rgb2gray(window)
        fds = hog(window, orientations, pixels_per_cell, cells_per_block, block_norm='L2')
        fds = fds.reshape(1, -1)
        pred = model.predict(fds)

        if pred == 1:
            if model.decision_function(fds) > 0.6:
                print("Detection:: Location -> ({}, {})".format(x, y))
                print("Scale ->  {} | Confidence Score {} \n".format(scale,model.decision_function(fds)))
                detections.append((int(x*(downscale**scale)),int(y*(downscale**scale)),model.decision_function(fds),int(windowSize[0]*(downscale**scale)),int(windowSize[1]*(downscale**scale))
    scale+=1

** ValueError追溯（最近一次通话最后一次）   ---->金字塔1中img1的img1（img，downscale = 2）：         滑动窗口中的（x，y，window）（调整大小，stepSize = 10，windowSize =（winW，winH））中的2：         3，如果window.shape [0]！= winH或window.shape [1]！= winW：         4继续         5 window = color.rgb2gray（window）

D：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ skimage \ transform \ pyramids.py在   pyramid_gaussian（图像，max_layer，缩小比例，sigma，顺序，模式，   cval，多通道）       195       196＃强制浮动以在金字塔中保持一致的数据类型   -> 197图片= img_as_float（图片）       198       199层= 0

D：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ skimage \ util \ dtype.py在   img_as_float（image，force_copy）       411       412“”“   -> 413 return convert（image，np.floating，force_copy）       414       415

D：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ skimage \ util \ dtype.py in convert（image，   dtype，force_copy，uniform）       124（如果不是）（_ supported_types中的dtype_in和_supported_types中的dtype_out）：       125引发ValueError（“无法从{}转换为{}。”   -> 126 .format（dtypeobj_in，dtypeobj_out））       127       128 def sign_loss（）：

ValueError：无法从对象转换为float64。

**

测试用于对象检测的Svm模型时出现错误

0 个答案: