model.save('model/mask.h5')保存模型model = tensorflow.keras.models.load_model('model/mask.h5', compile=False)加载模型依然报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe3 in position 30: invalid continuation byte怎么解决

这个错误可能是因为保存模型时使用了错误的编码格式。您可以尝试在保存模型时指定编码格式为'latin1'，代码如下：

model.save('model/mask.h5', save_format='h5', encoding='latin1')

然后在加载模型时使用相同的编码格式，代码如下：

model = tensorflow.keras.models.load_model('model/mask.h5', compile=False, encoding='latin1')

如果仍然遇到问题，您可以尝试使用pickle来保存和加载模型，它支持更多的数据类型。代码如下：

import pickle

# 保存模型
with open('model/mask.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载模型
with open('model/mask.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

希望这可以帮助您解决问题。

相关问题

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数，dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

上面这段代码是在导入一些库。它导入了 OS 库，Random 库，NumPy 库，CV2 库，Keras 库，以及一个叫做 Create_unet 的自定义模块。它还定义了两个字符串变量：img_path 和 mask_path，分别存储了图像数据和掩码数据的路径。

用python和opencv基于人脸检测+戴口罩分类识别方法，实现一个人脸佩戴口罩检测系统，最后通过OpenCV库运行一个无限循环程序，使用电脑的摄像头验证系统功能。其中人脸检测使用opencv的haarcascade_frontalface_default.xml，戴口罩分类识别模型用mask和without_mask两个数据集（mask数据集的图片格式为'序号-with-mask.jpg'，without_mask数据集'序号-jpg'）训练CNN模型，并给出包括模型训练在内的，完整的代码和算法思路解说。

算法思路解说：

1. 通过OpenCV库中的CascadeClassifier类加载已经训练好的haarcascade_frontalface_default.xml，进行人脸检测。

2. 将检测到的人脸区域进行裁剪，输入到CNN模型中进行分类，判断是否佩戴口罩。

3. 训练CNN模型时，先将mask和without_mask两个数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，然后使用ImageDataGenerator类进行数据增强，包括旋转、翻转、缩放等操作，增加模型的鲁棒性。

4. 模型架构采用卷积层、池化层、全连接层等结构，最后使用softmax函数进行分类。

5. 对于测试集结果进行评估，计算准确率、召回率等指标，选择模型表现最好的参数进行模型保存。

6. 在实际应用中，通过OpenCV库中的VideoCapture类获取电脑摄像头的实时视频流，对每一帧进行人脸检测和口罩分类，将结果输出到视频流中。

代码实现：

1. 导入相关库

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

2. 加载已经训练好的人脸检测模型和口罩分类模型

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
model = load_model('mask_detection.h5')

3. 定义函数进行口罩分类

def mask_detection(image):
    # 缩放图像大小为100x100
    image = cv2.resize(image, (100, 100))
    # 对图像进行预处理，归一化像素值
    image = np.array(image) / 255.0
    # 添加一个维度，变为4D张量
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    # 预测分类结果，返回概率
    prediction = model.predict(image)[0]
    # 根据概率值确定分类结果
    if prediction[0] > prediction[1]:
        return 'mask'
    else:
        return 'without_mask'

4. 打开摄像头，进行检测和分类，并输出结果到视频流中

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    # 将图像转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    # 遍历每一个人脸区域
    for (x, y, w, h) in faces:
        # 裁剪人脸区域
        face = frame[y:y+h, x:x+w]
        # 进行口罩分类
        mask_type = mask_detection(face)
        # 绘制人脸区域和分类结果
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, mask_type, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow('Mask Detection', frame)
    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 释放摄像头资源
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

5. 训练口罩分类模型，代码如下：

import os
import cv2
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据集路径
train_dir = 'dataset/train/'
test_dir = 'dataset/test/'

# 定义图像大小和批次大小
image_size = 100
batch_size = 16

# 定义训练集和验证集的图像生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 生成训练集和验证集
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(image_size, image_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_dir,
    target_size=(image_size, image_size),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_size, image_size, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit_generator(
    train_generator,
    epochs=50,
    validation_data=test_generator
)

# 保存模型
model.save('mask_detection.h5')