Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\face\verifyapi.py", line 17, in <module> print(verify(r'static/picture/11.jpg',r'static/temp/11.jpg')) File "D:\pythonProject\face\verifyapi.py", line 7, in verify result = DeepFace.verify(img1_path=img1_path, img2_path=img2_path, enforce_detection=False, model=net, File "D:\pythonProject\face\deepface\DeepFace.py", line 153, in verify img1_objs = functions.extract_faces( File "D:\pythonProject\face\deepface\commons\functions.py", line 201, in extract_faces face_alignment = FaceAlignment(LandmarksType._2D, flip_input=False, device='cuda') File "D:\anaconda3\lib\enum.py", line 429, in __getattr__ raise AttributeError(name) from None AttributeError: _2D 进程已结束,退出代码1 什么意思，怎么解决

这个错误是由于您使用的枚举类型 `LandmarksType` 中没有名为 `_2D` 的属性所引起的。可能是因为您输入的 `LandmarksType` 值不正确或拼写错误，导致无法找到对应的属性。建议您检查一下 `LandmarksType` 的定义，以及您输入的值是否正确。另外，也可以尝试使用 `LandmarksType._2D` 替代 `_2D`，看看是否能够解决问题。

如果以上方法都不行，您可以尝试使用更高版本的 Face-Alignment 库来解决问题。还有可能是您的 CUDA 驱动版本不兼容，导致在使用 Face-Alignment 库的时候出现了错误。您可以尝试升级或降级 CUDA 驱动版本，看看是否能够解决问题。如果问题仍然存在，您可以贴出相关代码，让我更好地帮您分析和解决问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlopen'

您遇到的错误是因为urllib模块中没有urlopen这个属性。Python 3中urllib模块被分为了urllib.request、urllib.parse、urllib.error等子模块。

要解决这个问题，您可以将代码中的urllib替换为urllib.request。请尝试以下修改：

import urllib.request

url = "your_url_here"
jsonf = urllib.request.urlopen(url)

这样应该可以解决您的问题。如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\main.py", line 17, in <module> import main File "D:\pythonProject\main.py", line 71, in <module> Mid[i] = (_r_peaks[i]+_r_peaks[i+1]) * 0.5 IndexError: list assignment index out of range修改一下

这个错误通常是由于尝试访问列表中不存在的索引而导致的。在你的代码中，出现该错误的原因是你尝试在列表 `Mid` 中分配一个超出范围的索引。

解决这个问题的方法是检查 `_r_peaks` 列表的长度是否足够来避免超出范围的索引。或者你可以使用其他方法来计算 `Mid`，比如使用列表推导式。

以下是可能的解决方法之一：

# 首先检查 _r_peaks 的长度是否足够
if len(_r_peaks) < 2:
    print("Error: Not enough R peaks found!")
else:
    # 创建一个新的列表，用于存储 Mid 的值
    Mid = [(0.0) for i in range(len(_r_peaks)-1)]
    # 使用列表推导式计算 Mid 的值
    Mid = [(_r_peaks[i]+_r_peaks[i+1]) * 0.5 for i in range(len(_r_peaks)-1)]

这样，如果 `_r_peaks` 列表中的元素不足两个，会打印出错误信息。否则，会创建一个新的 `Mid` 列表，并用列表推导式计算出每个 `Mid` 的值。