python視頻越界識別

❶ 如何使用python和opencv實現人眼識別

程序實現思路如下：

利用級聯分類器檢測出人臉區域，再在人臉區域中檢測出眼睛的區域，檢測出眼睛的區域之後，用跟蹤演算法咔嚓眼睛降低運算量，避免每一幀都去檢測眼睛。

代碼如下：

代碼中用到的級聯分類器初始化XML下載：

[cpp]view plain

• //OpenCV版本3.0.0

• //交流QQ2487872782

• 2016-8-4註：很報歉，此代碼目前不能公開發表在博客上，已經刪除，希望大家能理解！

代碼運行結果如下圖所示：




上圖是無眼鏡的情況！

說明一下：這段代碼只實現了一隻眼睛的檢測，如果要實現兩隻眼睛也不能，說下思路吧，上面代碼中的eyes[0]代表檢測到的第一隻眼睛，其實eyes[1]中還存儲了第二隻眼睛的區域哦！

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❷ python 按列讀取文本數據 列表越界咋回事啊@_@ IndexError：list index out of range

因為空行導致split函數返回的tmp為空，所以tmp[0]導致了數組越界。

分析思路：

1、報錯信息裡面已經提示了第12有誤。

2、提示為數組index越界，而12行的代碼中tmp[0]涉及數組。

3、找到tmp的定義，是split函數分解之後的內容，應當為一個list列表。

4、但是此處連tmp[0]都提示有錯，說明tmp中沒有任何元素。

5、推得for i in f0,中的沒一行的數據i有問題，當運行到最後，回出現一個由問題的i。

所以文件最後一行為空行，通常為寫入文件函數每行之後附帶的 轉義字元導致。

(2)python視頻越界識別擴展閱讀：

IndexError: list index out of range錯誤的其他情況

第一種情況：

list[index]index超出范圍

第二種情況：

list是一個空的，沒有一個元素

進行list[0]就會報該錯誤。

一般外部輸入的數據都可能存在問題，所以通常在readlines或者read後要做一次處理。

這樣就避免了空行，欄位數不足，以及類型轉換出錯。

解決方案：

針對第一種情況，通過調試檢查代碼。

關於第二種情況，有兩種方法：

第一種：檢查讀入的數據是都有問題，比如讀入的txt文件是否存在空行等等，第二種解決方案，在代碼上改錯。

with open("linux_Yue_01.txt","r") as testFile:

testfileList = []

for v testFile.read().split(" ")

if not v.strip(): #字元串去掉空格不為空

continue

testfileList.extend([splitFileNameAndLabel(v)])

注意：[splitFileNameAndLabel(v)]是又方括弧的，否則不能成為列表中嵌套列表了。

❸ python涓鎬庝箞鍒ゆ柇鏁扮粍鏄鍚﹁秺鐣'

n=int(input("n:"))
s=[]
for i in range(n):
s.append(i+1)
print(s)

❹ Linux下，用什麼工具方便檢測一個python項目的內存訪問越界（可能）

理論上純python很難造出如上錯誤吧，
是不是你的代碼調用了某些C++庫

❺ python 列表 越界怎麼處理list index out of range

python中列表越界的話，可以把數據存放到資料庫或本地文件中，然後分段讀取訪問。

不過，python中list最大元素個數是：32位python的限制是 536870912 個元素，64位python的限制是 1152921504606846975 個元素。一般應用場景根本不用考慮這個大小，因為這個上限很高。

「list index out of range」表示數組越界了，比如列表a=[1,2,3]只有3個元素，但是你訪問a[4]，越界了，然後就會報這個錯誤。建議把列表具體內容列印出來，看看長度越界情況，修改下相應代碼即可。

如果數據還是太多太長的話，最好把數據存到資料庫（比如mongoDB）或者本地文件中（比如open/joblib寫文件）。

(5)python視頻越界識別擴展閱讀

對於有序序列： 字元串 str 、列表 list 、元組 tuple進行按索引取值的時候，默認范圍為 0 ~ len(有序序列)-1，計數從0開始，而不是從1開始，最後一位索引則為總長度減去1。

當然也可以使用負數表示從倒數第幾個，計數從-1開始，則對於有序序列，總體范圍為 -len(有序序列) ~ len(有序序列)-1，如果輸入的取值結果不在這個范圍內，則報錯list index out of range 。

name="beimenchuixue"

print(name[3])

print(students[3])

❻ Python深度學習之圖像識別

作者 | 周偉能

來源 | 小叮當講SAS和Python

Python在機器學習（人工智慧，AI）方面有著很大的優勢。談到人工智慧，一般也會談到其實現的語言Python。前面有幾講也是關於機器學習在圖像識別中的應用。今天再來講一個關於運用google的深度學習框架tensorflow和keras進行訓練深度神經網路，並對未知圖像進行預測。

導入python模塊

導入圖像數據

合並列表數據

將圖片數據轉化為數組

顯示一張圖片

訓練神經網路

我們可以看到測試集的准確率達到99.67%

預測一個圖像

預測為汽車的概率為100%。（括弧內為真實標簽）

預測為美女的概率為100%。（括弧內為真實標簽）

測試集中前15個圖像預測完全正確。Nice!

最後我們來識別單張圖片。

結果預測為汽車。Nice!

最後來預測一下外部隨便下載的汽車或美女圖片

預測為汽車，不錯！

小編這里有10張圖片，前5張為汽車圖片，後五張為美女圖片。

下面進行批量預測：

結果也是完全正確。

看到這里，感覺神經網路是不是很神奇，要想讓神經網路預測得准確，我們就必須給予大量的數據進行訓練模型，優化模型，以至於達到准確識別圖像的目的，圖像識別作為人工智慧的一部分，現在已經慢慢走向成熟，雖然機器也有出錯的時候，但是進過不斷優化，錯誤率將會越來越小，相信機器智能或者人工智慧時代能夠創造出更多智能而美好的東西。為社會，為人類的自由做出更大的貢獻。