ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR)
时间: 2023-05-17 19:04:05 浏览: 59
这是一个编程类的问题,ROOT_DIR 是一个变量,用于存储 BASE_DIR 的父目录路径,os.path.dirname() 是 Python 中的一个函数,用于获取指定路径的父目录路径。因此,ROOT_DIR = os.path.dirname(BASE_DIR) 的作用是获取 BASE_DIR 的父目录路径并将其赋值给 ROOT_DIR 变量。
相关问题
python settings模块_Python settings.PROJECT_ROOT属性代码示例
以下是一个示例代码,展示了如何在 Django 的 settings 模块中使用 PROJECT_ROOT 属性:
```
import os
# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# Define the project root directory
PROJECT_ROOT = os.path.abspath(os.path.dirname(__name__))
# Other settings...
```
在这个示例中,我们使用了 os 模块来获取当前文件的绝对路径,然后使用 dirname() 函数获取它的上级目录,从而得到了项目的根目录。我们将这个路径赋值给 PROJECT_ROOT 属性,以便在其他地方使用。
上面代码中的train.yml如何获得?
要训练LBPH人脸识别器,你需要先收集一些人脸图像,并将它们分为不同的类别,每个类别代表一个人。然后,对每个类别的人脸图像进行特征提取,得到一个LBPH特征向量。最后,将所有LBPH特征向量作为训练集,训练一个分类器,得到一个模型文件`trainer.yml`。
以下是一个简单的示例代码,可以用于训练LBPH人脸识别器:
```python
import cv2
import os
import numpy as np
# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 加载训练数据
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
image_dir = os.path.join(BASE_DIR, 'images')
current_id = 0
label_ids = {}
x_train = []
y_labels = []
for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
for file in files:
if file.endswith('jpg') or file.endswith('png'):
path = os.path.join(root, file)
label = os.path.basename(root).replace(' ', '-').lower()
if not label in label_ids:
label_ids[label] = current_id
current_id += 1
id_ = label_ids[label]
pil_image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
size = (550, 550)
final_image = cv2.resize(pil_image, size)
faces = face_cascade.detectMultiScale(final_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
for (x, y, w, h) in faces:
roi = final_image[y:y+h, x:x+w]
x_train.append(roi)
y_labels.append(id_)
# 训练分类器
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(x_train, np.array(y_labels))
recognizer.save("trainer.yml")
# 保存标签
with open("labels.pickle", 'wb') as f:
pickle.dump(label_ids, f)
```
你需要将上述代码中的`images`替换为你收集的人脸图像所在的目录,运行代码后,将会得到一个训练好的模型文件`trainer.yml`和一个标签文件`labels.pickle`,用于人脸识别。