list index out of range idum = names[idnum]

这个错误通常是因为你正在尝试访问一个列表中不存在的索引。可能是因为你的列表为空或者你正在访问超出列表长度的索引。你可以添加一些代码来检查你的列表是否为空，以及确保你正在访问正确的索引。

例如，你可以使用以下代码来检查列表是否为空：

if len(names) == 0:
    print("The list is empty!")
else:
    idum = names[idnum]

你还可以使用以下代码来确保你正在访问正确的索引：

if idnum >= len(names):
    print("Index out of range!")
else:
    idum = names[idnum]

这些代码将确保你的程序不会尝试访问空列表或超出列表范围的索引。

相关问题

idum = names[idnum] IndexError: list index out of range

这个错误通常是由于尝试访问一个列表中不存在的索引而引起的。可能的原因是你的列表中没有足够的元素来访问指定的索引，或者你的索引值有误。

建议你检查一下你的代码，特别是和列表相关的部分。确保你的列表中有足够的元素，并且你的索引值是正确的。你也可以在出现错误的地方打印一下相关变量的值，以便更好地理解问题所在。

for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence))

这段代码是在进行人脸识别，其中包括以下步骤：

1. 在图像中检测人脸，并使用绿色的矩形框标出人脸的位置。
2. 对于每个检测到的人脸，使用训练好的模型进行识别，并计算出一个置信度(confidence)。
3. 如果置信度小于100，则认为识别结果可靠，将其作为识别结果(idnum)；否则将其视为未知人脸，将识别结果(idnum)标记为"unknown"。
4. 将识别结果(idnum)和置信度(confidence)绘制在图像上。

在这段代码中，`faces`是通过人脸检测算法检测到的人脸列表，`gray`是灰度图像，`names`是一个字典，包含了每个人脸对应的名称或ID。`recognizer`是已经训练好的人脸识别模型。

需要注意的是，这里使用的是LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸识别，置信度(confidence)是根据模型对人脸图像的匹配程度计算得出的。