OpenCV의 얼굴 감지를 사용할 때 detectorMultiScale\' 함수에서 \'-215) !empty() 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?
오류: (-215) !empty() in Function detectorMultiScale
OpenCV의 discoverMultiScale 기능을 사용하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다. : (-215) detectorMultiScale 함수의 !empty()입니다. 이 오류는 일반적으로 유효하지 않거나 손상된 계단식 분류자 파일로 인해 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 다음을 시도하십시오.
분류자 파일이 올바르게 로드되었는지 확인
CascadeClassifier 생성자에는 분류자 데이터가 포함된 XML 파일에 대한 유효한 경로가 필요합니다. 코드에서:
<code class="python">face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')</code>
이러한 경로가 XML 파일의 올바른 위치를 가리키는지 확인하세요. 위치를 잘 모르는 경우 OpenCV GitHub 저장소 또는 기타 신뢰할 수 있는 소스에서 사전 훈련된 분류자 파일을 얻을 수 있습니다.
OpenCV의 데이터 속성 사용
대체로 , OpenCV의 데이터 속성을 사용하여 분류자 파일을 자동으로 찾을 수 있습니다.
<code class="python">face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')</code>
이 접근 방식에서는 분류자 파일에 대한 절대 경로를 지정할 필요가 없습니다.
다음을 확인하세요. 분류자 파일
haarcascade_frontalface_default.xml 및 haarcascade_eye.xml 파일이 지정된 디렉터리에 있는지 확인합니다. 누락되거나 손상된 경우 평판이 좋은 소스에서 다시 다운로드하십시오.
코드 컴파일 및 실행 확인
분류자 파일 관련 문제를 해결한 후, 코드가 오류 없이 컴파일되고 실행되는지 확인하세요. 문제가 지속되면 입력 이미지에 잘못된 형식이나 손상 등의 문제가 있는지 확인해 보세요.
위 내용은 OpenCV의 얼굴 감지를 사용할 때 detectorMultiScale\' 함수에서 \'-215) !empty() 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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