TypeError : face_BasicFaceRecognizer 객체를 피클링 할 수 없습니다.

Question

훈련 된 객체를 저장하고 싶지만 위에 표시된 오류가 있습니다. 이 훈련 된 모델을 저장해야한다면 어떻게해야합니까?

fishface = cv2.face.createFisherFaceRecognizer() 
m = fishface.train(training_data, np.asarray(training_labels)) 
output = open('data.pkl', 'wb') 
pickle.dump(fishface, output) 

Answer 1

불행히도 OpenCV 바인딩은 일반적으로 산세를 지원하지 않습니다. 내장 OpenCV 직렬화를 사용해야합니다.

m이 인스턴스화 된 FaceRecognizer 인 경우 m.save("serialized_recognizer.cv2")을 수행하고 m.load("serialized_recognizer.cv2")을 실행할 수 있습니다.

Answer 2

이것은 내가 훈련 된 객체를 현재 작업 디렉토리에 저장하는 데 사용한 것입니다. 매번 모든 교육 데이터를 보유하는 작업을 내 응용 프로그램 및 매번 모델 교육에 소비 된 시간과 함께 저장합니다.

recognizer1 = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 
recognizer1.train(images, np.array(labels)) 
#save at the last of the program using:- 
recognizer1.save('qwe.xml') 
#load it later in a different program/instance using:- 
recognizer1 = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 
recognizer1.load('qwe.xml')