कैग

Question

के साथ पायथन में वीजीजी फेस डिस्क्रिप्टर मैं पाइथन में VGG Face Descriptor लागू करना चाहता हूं।

TypeError: can only concatenate list (not "numpy.ndarray") to list

मेरे कोड:

import numpy as np 
import cv2 
import caffe 
img = cv2.imread("ak.png") 
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 
net = caffe.Net("VGG_FACE_deploy.prototxt","VGG_FACE.caffemodel", caffe.TEST) 
print net.forward(img) 

आप मेरी मदद कर सकते लेकिन मैं एक त्रुटि प्राप्त हो रही?

अद्यतन 1

यह काम कर कोड matlab में उदाहरण

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% All rights reserved. 
img = imread('ak.png'); 
img = single(img); 

    Img = [129.1863,104.7624,93.5940] ; 

img = cat(3,img(:,:,1)-averageImage(1),... 
    img(:,:,2)-averageImage(2),... 
    img(:,:,3)-averageImage(3)); 

img = img(:, :, [3, 2, 1]); % convert from RGB to BGR 
img = permute(img, [2, 1, 3]); % permute width and height 

model = 'VGG_FACE_16_deploy.prototxt'; 
weights = 'VGG_FACE.caffemodel'; 
caffe.set_mode_cpu(); 
net = caffe.Net(model, weights, 'test'); % create net and load weights 

res = net.forward({img}); 
prob = res{1}; 

caffe_ft = net.blobs('fc7').get_data(); 

Answer 1

अजगर इंटरफ़ेस का उपयोग करने के लिए आप नेट

img = caffe.io.load_image("ak.png") 
img = img[:,:,::-1]*255.0 # convert RGB->BGR 
avg = np.array([93.5940, 104.7624, 129.1863]) # BGR mean values 
img = img - avg # subtract mean (numpy takes care of dimensions :) 

करने के लिए इसे खिला अब imgH -by- W -by-3 numpy सरणी है से पहले इनपुट छवि को बदलने की जरूरत है।
कैफे 4 डी के रूप में इसके इनपुट की अपेक्षा करता है: batch_index x चैनल x चौड़ाई x ऊंचाई।
इसलिए आप इनपुट transpose और प्रमुख आयाम

img = img.transpose((2,0,1)) 
img = img[None,:] # add singleton dimension 

अब आप फॉरवर्ड पास बीजीआर में

out = net.forward_all(data = img) 

Answer 2

विधि के लिए एक एकल तत्व सूची गुजर प्रयास करें है।

net.forward ([img]) 

Answer 3

OpenCV पढ़ता चलाने के लिए और करने के लिए बढ़ाया जा सकता है "batch_index" का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक सिंगलटन आयाम जोड़ने की जरूरत डिफ़ॉल्ट रूप से 255 प्रारूप, इसलिए:

img = cv2.imread('ak.png') 
avg = np.array([93.5940,104.7624,129.1863]) # BGR mean from VGG 
img -= avg # subtract mean 
img = img.transpose((2,0,1)) # to match image input dimension: 3x224x224 
img = img[None,:] # add singleton dimension to match batch dimension 
out = net.forward_all(data = img)