python视频越界识别

❶ 如何使用python和opencv实现人眼识别

程序实现思路如下：

利用级联分类器检测出人脸区域，再在人脸区域中检测出眼睛的区域，检测出眼睛的区域之后，用跟踪算法咔嚓眼睛降低运算量，避免每一帧都去检测眼睛。

代码如下：

代码中用到的级联分类器初始化XML下载：

[cpp]view plain

• //OpenCV版本3.0.0

• //交流QQ2487872782

• 2016-8-4注：很报歉，此代码目前不能公开发表在博客上，已经删除，希望大家能理解！

代码运行结果如下图所示：




上图是无眼镜的情况！

说明一下：这段代码只实现了一只眼睛的检测，如果要实现两只眼睛也不能，说下思路吧，上面代码中的eyes[0]代表检测到的第一只眼睛，其实eyes[1]中还存储了第二只眼睛的区域哦！

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❷ python 按列读取文本数据 列表越界咋回事啊@_@ IndexError：list index out of range

因为空行导致split函数返回的tmp为空，所以tmp[0]导致了数组越界。

分析思路：

1、报错信息里面已经提示了第12有误。

2、提示为数组index越界，而12行的代码中tmp[0]涉及数组。

3、找到tmp的定义，是split函数分解之后的内容，应当为一个list列表。

4、但是此处连tmp[0]都提示有错，说明tmp中没有任何元素。

5、推得for i in f0,中的没一行的数据i有问题，当运行到最后，回出现一个由问题的i。

所以文件最后一行为空行，通常为写入文件函数每行之后附带的 转义字符导致。

(2)python视频越界识别扩展阅读：

IndexError: list index out of range错误的其他情况

第一种情况：

list[index]index超出范围

第二种情况：

list是一个空的，没有一个元素

进行list[0]就会报该错误。

一般外部输入的数据都可能存在问题，所以通常在readlines或者read后要做一次处理。

这样就避免了空行，字段数不足，以及类型转换出错。

解决方案：

针对第一种情况，通过调试检查代码。

关于第二种情况，有两种方法：

第一种：检查读入的数据是都有问题，比如读入的txt文件是否存在空行等等，第二种解决方案，在代码上改错。

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

testfileList = []

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

if not v.strip(): #字符串去掉空格不为空

continue

testfileList.extend([splitFileNameAndLabel(v)])

注意：[splitFileNameAndLabel(v)]是又方括号的，否则不能成为列表中嵌套列表了。

❸ python涓镐庝箞鍒ゆ柇鏁扮粍鏄钖﹁秺鐣'

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

❹ Linux下，用什么工具方便检测一个python项目的内存访问越界（可能）

理论上纯python很难造出如上错误吧，
是不是你的代码调用了某些C++库

❺ python 列表 越界怎么处理list index out of range

python中列表越界的话，可以把数据存放到数据库或本地文件中，然后分段读取访问。

不过，python中list最大元素个数是：32位python的限制是 536870912 个元素，64位python的限制是 1152921504606846975 个元素。一般应用场景根本不用考虑这个大小，因为这个上限很高。

“list index out of range”表示数组越界了，比如列表a=[1,2,3]只有3个元素，但是你访问a[4]，越界了，然后就会报这个错误。建议把列表具体内容打印出来，看看长度越界情况，修改下相应代码即可。

如果数据还是太多太长的话，最好把数据存到数据库（比如mongoDB）或者本地文件中（比如open/joblib写文件）。

(5)python视频越界识别扩展阅读

对于有序序列： 字符串 str 、列表 list 、元组 tuple进行按索引取值的时候，默认范围为 0 ~ len(有序序列)-1，计数从0开始，而不是从1开始，最后一位索引则为总长度减去1。

当然也可以使用负数表示从倒数第几个，计数从-1开始，则对于有序序列，总体范围为 -len(有序序列) ~ len(有序序列)-1，如果输入的取值结果不在这个范围内，则报错list index out of range 。

name="beimenchuixue"

print(name[3])

print(students[3])

❻ Python深度学习之图像识别

作者 | 周伟能

来源 | 小叮当讲SAS和Python

Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

导入python模块

导入图像数据

合并列表数据

将图片数据转化为数组

显示一张图片

训练神经网络

我们可以看到测试集的准确率达到99.67%

预测一个图像

预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）

预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）

测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!

最后我们来识别单张图片。

结果预测为汽车。Nice!

最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片

预测为汽车，不错！

小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。

下面进行批量预测：

结果也是完全正确。

看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。