讲解代码实现的功能 def initFaces(self): # 存储知道人名列表 known_names = [] # 存储知道的特征值 known_encodings = [] # 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder = "images/db_faces" face_imgs = os.listdir(db_folder) # 遍历图片,将人脸图片转化为向量 for face_img in face_imgs: face_img_path = os.path.join(db_folder, face_img) face_name = face_img.split(".")[0] load_image = face_recognition.load_image_file(face_img_path) # 加载图片 image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(load_image)[0] # 获得128维特征值 known_names.append(face_name) # 添加到人名的列表 known_encodings.append(image_face_encoding) # 添加到向量的列表 return known_names, known_encodings
时间: 2024-04-25 08:27:48 浏览: 14
这段代码实现了一个初始化人脸向量的函数,其主要功能为:
1. 创建两个空列表 known_names 和 known_encodings,分别用于存储已知人脸的名称和特征向量;
2. 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder,获取其中的所有人脸图片文件名;
3. 对于每个人脸图片文件 face_img,将其路径拼接到 db_folder 上,然后使用 face_recognition 库中的 load_image_file() 函数加载图片,并使用 face_encodings() 函数获取该图片的128维特征向量;
4. 将该图片的人名 face_name 添加到 known_names 列表中,将特征向量 image_face_encoding 添加到 known_encodings 列表中;
5. 最终返回 known_names 和 known_encodings 两个列表。
这个函数实现的目的是将已知人脸的特征向量存储下来,用于后续的人脸识别任务。具体地说,当系统需要识别一个人脸时,它会计算该人脸的特征向量,然后与已知人脸的特征向量进行比对,以确定该人脸的身份。
相关问题
基于svd梯度下降算法的协同过滤 """ import numpy as np import pandas as pd class SVDrecommend: # 电影id的列表 movie_list = [] # 用户id的列表 id_list = [] # 建模数据 values = [] # 构造函数 def __init__(self, userMovieScore, userMovieScoreDict):
在构造函数中,我们需要将用户对电影的评分数据进行处理和存储,以便后续使用。其中,userMovieScore是一个包含用户对电影评分的DataFrame,userMovieScoreDict是一个用户id到该用户评分数据的映射字典。具体实现如下:
```python
def __init__(self, userMovieScore, userMovieScoreDict):
# 获取电影id和用户id的列表
self.movie_list = list(userMovieScore.columns)
self.id_list = list(userMovieScore.index)
# 将评分数据转换为稀疏矩阵
self.values = np.zeros((len(self.id_list), len(self.movie_list)))
for i in range(len(self.id_list)):
for j in range(len(self.movie_list)):
if userMovieScore[self.movie_list[j]][self.id_list[i]] != 0:
self.values[i][j] = userMovieScore[self.movie_list[j]][self.id_list[i]]
# 存储用户评分数据的字典
self.userMovieScoreDict = userMovieScoreDict
```
在上述代码中,我们首先通过DataFrame的columns和index属性获取电影id和用户id的列表。然后,我们将评分数据转换为稀疏矩阵,其中,如果某个用户没有对某个电影评分,则相应的矩阵元素为0。最后,我们将用户评分数据存储在一个字典中,以便后续使用。
class LinkQueue: #链队类 def __init__(self): #构造方法 self.front=None #队头指针 self.rear=None #队尾指针 def empty(self): #判断队是否为空 return self.front==None def push(self,e): #元素e进队 def pop(self): #出队操作 def gethead(self): #取队顶元素操作
好的,请看下面补全的代码:
```python
class LinkQueue: # 链队类
def __init__(self): # 构造方法
self.front = None # 队头指针
self.rear = None # 队尾指针
def empty(self): # 判断队是否为空
return self.front == None
def push(self, e): # 元素e进队
new_node = Node(e) # 创建新节点
if self.empty(): # 如果队列为空,则新节点既是队头也是队尾
self.front = new_node
self.rear = new_node
else:
self.rear.next = new_node # 将新节点链到队尾
self.rear = new_node # 更新队尾指针
def pop(self): # 出队操作
if self.empty(): # 如果队列为空,返回None
return None
node = self.front # 取出队头指针指向的节点
self.front = node.next # 更新队头指针
if self.front == None: # 如果删除的是最后一个节点,更新队尾指针
self.rear = None
return node.data # 返回出队节点的数据
def gethead(self): # 取队顶元素操作
if self.empty(): # 如果队列为空,返回None
return None
return self.front.data # 返回队头指针指向的节点的数据
```
以上是完整的 LinkQueue 类代码,包含了 push、pop、gethead 方法的实现。
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