代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序
感谢文章主的分享
我的环境是
- win10
- anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30)
- tensorflow-gpu 1.1.0
- python 3.6.2
1. 直接运行代码块，提示“未知引用 import hpelm"
这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的，运行代码pip install hpelm。第一次安装没有成功，查询发现可能是pip版本问题，升级了pip版本，运行pip3 install hpelm，安装成功，两次使用的安装命令不同，不知道是不是因为升级了pip版本才安装hpelm成功的。
2. 提示‘import cv2’错误
安装hpelm后，再次运行代码，提示上述错误，因为我的环境没有安装opencv,运行
pip install numpy Matplotlib-
pip install opencv-python安装成功即可
3. 提示numpy版本不对
再次运行代码，提示numpy版本不对，提示错误
RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xa
网上提示升级numpy版本，方法：
- 运行
pip uninstall numpy
- 运行
pip install -U numpy
安装成功即可。
4. 提示错误'AssertionError: X has wrong dimensionality: expected 10000, found 1'
错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "train_hpelm.py", line 38, in <module>
elm.train(np.array(input_data),np.array(output_data))
File "C:\Users\caichangqing\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\lib\site-packages\hpelm\elm.py", line 182, in train
X, T = self._checkdata(X, T)
File "C:\Users\caichangqing\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\lib\site-packages\hpelm\elm.py", line 533, in _checkdata
(self.nnet.inputs, X.shape[1])
AssertionError: X has wrong dimensionality: expected 10000, found 1
由于路径问题，代码中路径的格式’D:\abc\abc\a',中间''符号被当成转义字符，造成路径错误，应该改成
- D:\\abc\\abc\\a
- 或者 D:/abc/abc/a
5. AttributeError: module 'opencv' has no attribute 'resize'
错误如下：
AttributeError: module 'opencv' has no attribute 'resize'
在代码的引用中，导入opencv是'import opencv as cv2',我的环境是'python 3.6',应该使用'import cv2'导入
6. 读入图片错误
错误如下：
OpenCV Error: Assertion failed (ssize.width > 0 && ssize.height > 0) in cv::resize, file C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp, line 4044
Traceback (most recent call last):
File "train_hpelm.py", line 15, in
试了很多，最后发现我下载的人脸库有问题，同样环境下，cv2.imread()可以读取别的图片，不能读取我下载的人脸库图片，cv2.imread()读取后返回值是None。同时，所有不能正确读入图片都会提示该错误。
（后来同学说cv2.imread不能读取gif图片，我下的是这个格式的）
7. 新下载的库，改名就行了
我使用的yale人脸库下载地址
#coding=utf-8
import os
path = "D:\\tensorflow\\face\\yale" #更改为你自己的人脸库路径
count = 1
flag = 1
for i in range(1,166):
flag = i%11
add_pre=lambda x:'0'+str(x) if len(str(x))==1 else str(x) #加前缀
if(flag == 0 ):
flag = 11
files = os.path.join(path, 's{}.bmp'.format(i))
if(os.path.isfile(files)):
filename=os.path.splitext(files)[0];#文件名
filetype=os.path.splitext(files)[1];#文件扩展名
Newdir=os.path.join(path,'subject{}_{}'.format(add_pre(count),flag)+filetype);#新的文件路径
os.rename(files,Newdir)#重命名
if(flag == 11): count += 1
