module 'cv2.dnn' has no attribute 'FisherFaceRecognizer_create'

时间: 2023-10-12 12:05:22 浏览: 216

mnist_dropout.zip_DNN_MNIST_belowwtu_drop out_mnist neural netwo

标题中的"mnist_dropout.zip_DNN_MNIST_belowwtu_drop out_mnist neural network"表明这是一个关于使用Dropout技术在MNIST数据集上构建深度神经网络（DNN）的项目。MNIST是一个广泛用于手写数字识别的标准数据集，而Dropout是一种常用的正则化方法，用于防止神经网络过拟合。描述提到"带drop out 的mnist 的dnn，准确率百分之90"，这说明该模型在MNIST数据集上的测试准确率达到了90%，表现相当不错。Dropout技术在这里起到了关键作用，它在训练过程中随机关闭一部分神经元，强制网络学习更鲁棒的特征，从而提高了模型的泛化能力。在标签中，我们看到以下几个关键词： 1. **dnn**：深度神经网络（Deep Neural Network），由多层非线性变换构成的神经网络，可以学习到复杂的数据表示。 2. **mnist**：这是MNIST数据集的缩写，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的手写数字图像。 3. **belowwtu**：这个可能是项目作者的个人标识或者某种特定设置，但在这里没有足够的信息来解释其具体含义。 4. **drop_out**：Dropout技术，是神经网络训练中的一种正则化策略，用于减少过拟合。 5. **mnist_neural_network**：这再次强调了这个项目是关于使用神经网络处理MNIST数据集。在压缩包中的文件名为"mnist_dropout.py"，我们可以推测这是实现上述任务的Python源代码。在这个文件中，通常会包含以下内容： 1. 数据预处理：导入MNIST数据集，进行归一化、reshape等操作，以便输入到神经网络模型中。 2. 构建DNN模型：定义网络结构，可能包括多个全连接层（Dense）和激活函数（如ReLU），以及Dropout层。 3. 编译模型：设置损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）和评估指标（如准确率）。 4. 训练模型：通过fit()函数进行模型训练，包括设定训练轮数（epochs）和批次大小（batch_size）。 5. 评估模型：在测试集上评估模型性能，得到90%的准确率。 6. 可能还会有保存模型、可视化训练过程或调整超参数的代码。深入理解DNN和Dropout的原理与应用，可以帮助我们在类似问题上构建更有效的模型。DNN通过增加网络深度，能够学习到更复杂的特征，但同时也容易导致过拟合，Dropout则作为一种有效的对抗过拟合的手段。在实际应用中，我们需要根据数据特点和计算资源灵活调整网络结构和Dropout比例，以达到最佳的模型性能。

这个错误通常是因为 OpenCV 版本较旧导致的。在旧版本的 OpenCV 中，使用 FisherFaceRecognizer_create() 函数来创建 Fisherfaces 人脸识别器，但在新版本的 OpenCV 中已经被弃用了。可以尝试更新 OpenCV 到最新版本，或者使用其他人脸识别算法，如 Eigenfaces 或 LBPH。同时，也可以尝试使用 cv2.face.createFisherFaceRecognizer() 来代替 FisherFaceRecognizer_create()。

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module 'cv2.dnn' has no attribute 'FisherFaceRecognizer_create'

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AttributeError: module 'cv2.dnn' has no attribute 'DNN_BACKEND_CUDA'

AttributeError: module 'cv2.dnn_superres' has no attribute 'DnnSuperResImpl_create'

AttributeError: module 'cv2.dnn' has no attribute 'dnn_DetectionModel'

AttributeError: module 'cv2.dnn_superres' has no attribute 'DnnSuperResImpl_create'报错解决方法

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net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_path, classes_path) AttributeError: module 'cv2.dnn' has no attribute 'readNetFromDarknet'

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/LapSRN.py", line 6, in <module> sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'dnn_superres'

module 'cv2.dnn' has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_create'

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