idum = names[idnum] IndexError: list index out of range

时间: 2023-10-27 14:48:31 浏览: 118
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这个错误通常是由于尝试访问一个列表中不存在的索引而引起的。可能的原因是你的列表中没有足够的元素来访问指定的索引，或者你的索引值有误。 建议你检查一下你的代码，特别是和列表相关的部分。确保你的列表中有足够的元素，并且你的索引值是正确的。你也可以在出现错误的地方打印一下相关变量的值，以便更好地理解问题所在。
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非线性最小二乘法

'First try a sum of two Gaussians For I = 1 To 100 X(I) = 0.1 * I Y(I) = 0# For J = 1 To 4 Step 3 Y(I) = Y(I) + A(J) * Exp(-((X(I) - A(J + 1)) / A(J + 2)) ^ 2) Next J Y(I) = Y(I) * (1# + ...

list index out of range idum = names[idnum]

这个错误通常是因为你正在尝试访问一个列表中不存在的索引。... print("Index out of range!") else: idum = names[idnum] 这些代码将确保你的程序不会尝试访问空列表或超出列表范围的索引。

for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))

在这段代码中，faces是通过人脸检测算法检测到的人脸列表，gray是灰度图像，names是一个字典，包含了每个人脸对应的名称或ID。recognizer是已经训练好的人脸识别模型。 需要注意的是，这里使用的是LBPH...

idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1)

如果置信度小于100，表示预测结果可信，根据预测的标签idnum查找对应的用户名names[idnum]，并将置信度confidence进行格式化，最后将用户名和置信度分别使用cv2.putText()方法输出在图像上。如果置信度大于等于100...

for i in range(len(faces)): (x,y,w,h) = faces[i] if idnums[i] != -1: idum = names[idnums[i]] confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]])) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list))) cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) cv2.imshow('camera',img) k = cv2.waitKey(20) if k == 27: break

首先，使用循环遍历所有识别出的人脸，根据 idnums 列表中的校验结果，将识别结果转化为对应的用户ID号或者未知。然后，根据校验结果的置信度，将置信度的百分比计算出来，并将用户ID号和置信度信息添加到识别出的...
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idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户

max_index = confidence_list.index(min(confidence_list)) if confidence_list[max_index] < 100: idnums.append(max_index) else: idnums.append(-1) # 输出检验结果以及用户名 for i in range(len(faces)...

-----检测、校验并输出结果----- from imp import reload import cv2 # 准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 使用之前训练好的模型 recognizer.read('trainner/trainner.yml') # 再次调用人脸分类器 cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # 加载一个字体，用于识别后，在图片上标注出对象的名字 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX idnum = 0 # 设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['zuo xin', 'un', 'user1', 'user2', 'user3'] # 调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) # 进行校验 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence < 55: idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) else : confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) idum = "unknown" # 输出检验结果以及用户名/ cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) # 展示结果 cv2.imshow('camera', img) k = cv2.waitKey(20) if k == cv2.waitKey(20): print('人脸检测成功，门禁已经开锁，请人员进入') # 释放资源 cam.release() cv2.destroyAllWindows()修改为可以识别中文字符串

idum = names[idnum] confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence)) else: confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence)) idum = u'未知' # 输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img, idum,...

recognizer.read('./trainner/trainner.yml') names = ['lyn','wtq','user1','user2','user3'] for i in range(N): recognizer.train(images[i], labels[i]) #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img

idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%", format(round(100-confidence)) cv2.putText(img, str(idum), (x+5,y-5), font, 1, ...

'lyn','admin','user1','user2','user3'可同时识别这些吗？录入了n个用户，我的idum可

以识别出其中的任意一个用户，也就是说，idum输出的是被识别的用户的用户名。在这段代码中，使用了一个人脸识别模型来进行人脸检测，并...因此，如果已经录入了'n'个用户，则idum输出的就是这'n'个用户中的任意一个。
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