Traceback (most recent call last): File "counter.py", line 51, in <module> results = pose.process(image) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solutions/pose.py", line 185, in process results = super().process(input_data={'image': image}) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solution_base.py", line 338, in process if data.shape[2] != RGB_CHANNELS: AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'

这个错误提示是因为数据类型不一致导致的。在mediapipe的姿势解决方案中，输入数据应该是一个三维的numpy数组，但是你传递的是一个元组。你需要将元组转换为numpy数组，以便正常运行。你可以通过以下代码解决这个问题：

import numpy as np

# 将元组转换为numpy数组
image = np.asarray(image)

# 然后将image传递给process方法
results = pose.process(image)

这应该可以解决这个问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/SkippingCounter/counter.py", line 51, in <module> results = pose.process(image) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solutions/pose.py", line 185, in process results = super().process(input_data={'image': image}) File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mediapipe/python/solution_base.py", line 338, in process INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. if data.shape[2] != RGB_CHANNELS: AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'

这个错误发生在使用 Mediapipe 的姿势估计模型时。它表明输入数据的维度不正确，具体来说，它期望输入的图像是 RGB 格式的，但是你提供的图像似乎不是 RGB 格式的。你可以通过检查输入图像的维度和通道数来解决这个问题。确保图像的通道数为 3，如果不是，可以使用 OpenCV 等库将其转换为 RGB 格式。

Traceback (most recent call last): File "E:/shi/tf2.11.0.py", line 10, in <module> image = imread('D:\tiyi.png')

这个报错似乎是因为在读取图片的时候出了问题。可以尝试检查以下几个方面：

1. 检查图片路径是否正确，确保图片存在于指定路径。

2. 确保你已经安装了正确的依赖库，比如 OpenCV，PIL 等。

3. 检查图片格式是否正确，确保你正在读取的文件是一个有效的图像文件。

如果以上方法都没有解决问题，可以尝试搜索报错信息中的关键词，查看是否有其他人遇到类似的问题并提供了解决方案。