关于运行“基于极限学习机ELM的人脸识别程序”代码犯下的一些错误

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

1. pip install numpy Matplotlib
2. 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：

1. 运行pip uninstall numpy
   
2. 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