INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. Traceback (most recent call last): File "counter.py", line 51, in <module> results = pose.process(image) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solutions/pose.py", line 185, in process results = super().process(input_data={'image': image}) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solution_base.py", line 338, in process if data.shape[2] != RGB_CHANNELS: AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'报错

这个错误的原因可能是您传递给`process()`函数的输入数据格式不正确。请确保您传递给函数的图像数据是一个三维数组，具有RGB通道。您可以尝试将输入图像转换为正确的格式，并确保它是一个numpy数组，例如：

import numpy as np

# 将图像转换为 numpy 数组
image = np.array(image)

# 确保图像具有三个通道
if image.ndim == 2:
    image = np.tile(np.expand_dims(image, axis=2), (1, 1, 3))
elif image.shape[2] == 4:
    image = image[:, :, :3]

然后您可以将转换后的图像传递给`process()`函数进行处理。

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INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. Traceback (most recent call last):

这是一段 Python 的错误追踪信息，通常会在代码运行时出现错误时打印出来。这段信息显示在尝试创建一个 TensorFlow Lite 模型时出现了错误，具体是在为 CPU 创建 XNNPACK 委托时出现了问题。可能的原因包括 TensorFlow 版本不兼容、硬件不支持 XNNPACK 等等。如果你需要更具体的帮助，可以提供更多的上下文信息和代码细节。

INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.

这个信息表明你的TensorFlow Lite模型已经被成功地加载到你的设备中，并且已经使用了XNNPACK代理来优化模型在CPU上的执行。

XNNPACK是一个用于高效计算的TensorFlow Lite代理，它可以在CPU上加速模型的执行。当你的设备支持XNNPACK时，TensorFlow Lite会自动使用它来优化模型的执行。

总之，这个信息表明你的TensorFlow Lite模型已经成功地优化并准备好在CPU上执行了。