在处理Facemark相关的报错问题时，开发者可能会遇到各种错误信息，这些问题可能源于多种原因，包括文件路径错误、模块不存在、函数名变更等，下面将详细分析几种常见报错及其解决方案，并提供相关示例和表格归纳，以便更好地理解和解决问题。

一、常见报错及解决方案

1. 文件路径错误

错误信息：

loading data from : lbfmodel.yaml
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type cv::Exception: OpenCV(4.1.0) /tmp/opencv20190416798101mfllqh/opencv4.1.0/opencv_contrib/modules/face/src/facemarkLBF.cpp:454: error: (5:Bad argument) No valid input file was given, please check the given filename. in function 'loadModel'

原因：

这个错误通常是由于模型文件的路径不正确或文件名拼写错误导致的。lbfmodel.yaml文件没有找到，因此程序无法加载该模型。

解决方法：

确保模型文件存在于正确的路径，并且文件名拼写正确，可以使用绝对路径来避免相对路径带来的问题。

示例代码：

import cv2
from opencv_contrib import FacemarkLBF
使用绝对路径
facemark = FacemarkLBF.create()
facemark.loadModel("/path/to/your/lbfmodel.yaml")

2. 模块不存在

错误信息：

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'face'

原因：

这个错误通常发生在使用的OpenCV版本不支持人脸识别功能，或者安装的OpenCV库没有包含人脸识别模块。

解决方法：

确保安装了支持人脸识别功能的OpenCV版本，可以通过以下命令检查OpenCV版本：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果版本不支持，可以尝试升级或重新安装合适的版本，安装OpenCV 4.5.4.58版本。

示例代码：

pip install opencvpython==4.5.4.58

3. 函数名变更

错误信息：

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_create'

原因：

这是由于函数名在不同版本的OpenCV中发生了变化，某些旧版本的函数名在新的版本中被修改或移除了。

解决方法：

查阅OpenCV官方文档，找到当前版本的函数名称。LBPHFaceRecognizer_create可能在新版本中被重命名为其他函数。

示例代码：

recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()  # 适用于旧版本
如果函数名变更，可以查阅官方文档找到新的函数名

4. 图像尺寸错误

错误信息：

cv2.error: OpenCV(4.x.x) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp error: (215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function ‘cv::imshow’

原因：

这个错误通常发生在尝试显示一个尺寸为0或负数的图像时，可能是由于读取图像失败或图像处理流程中的某个步骤导致图像尺寸不正确。

解决方法：

在调用cv2.imshow()之前，检查图像的尺寸是否为正数，如果图像无效，打印错误信息或进行相应处理。

示例代码：

img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
if img is not None and img.shape[0] > 0 and img.shape[1] > 0:
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('Error: Invalid image or image path.')

5. 图像类型错误

错误信息：

cv2.error: OpenCV(4.x.x) /io/opencv/modules/imgproc/src/imgwarp.cpp error: (215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3 || src.type() == CV_8UC4 in function ‘cv::cvtColor’

原因：

这个错误通常发生在尝试转换图像颜色空间时，但输入图像的类型不是期望的8位无符号单通道（CV_8UC1）、三通道（CV_8UC3）或四通道（CV_8UC4）图像。

解决方法：

在调用cv2.cvtColor()之前，确保输入图像的类型是正确的，可以使用cv2.imshow()检查图像，或者打印图像的类型进行调试，如果需要，可以使用cv2.cvtColor()将图像转换为正确的类型，然后再进行其他处理。

示例代码：

img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
if img is not None and img.shape[0] > 0 and img.shape[1] > 0:
    # 检查图像类型并转换
    if img.dtype != np.uint8:
        img = img.astype(np.uint8)
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('Error: Invalid image or image path.')

示例代码汇总

以下是一个完整的示例代码，结合了上述解决方案，展示如何处理常见的Facemark报错：

import cv2
from opencv_contrib import FacemarkLBF
import numpy as np
import os
def load_model(model_path):
    facemark = FacemarkLBF.create()
    if not os.path.exists(model_path):
        raise FileNotFoundError(f"No such file: '{model_path}'")
    facemark.loadModel(model_path)
    return facemark
def display_image(image):
    if image is not None and image.shape[0] > 0 and image.shape[1] > 0:
        cv2.imshow('Image', image)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    else:
        print('Error: Invalid image or image path.')
def main():
    # 确保模型文件存在并加载模型
    model_path = '/path/to/your/lbfmodel.yaml'
    try:
        facemark = load_model(model_path)
    except FileNotFoundError as e:
        print(e)
        return
    
    # 读取图像并检查其有效性
    image_path = 'path_to_image.jpg'
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is not None and img.shape[0] > 0 and img.shape[1] > 0:
        # 检查图像类型并转换（如果需要）
        if img.dtype != np.uint8:
            img = img.astype(np.uint8)
        # 显示图像
        display_image(img)
        # 进行人脸标记
        detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, thresholds=(30, 30))
        for (x, y, w, h) in faces:
            roi = gray[y:y+h, x:x+w]
            marks = facemark.fit(roi)
            for mark in marks:
                pos = (mark[0], mark[1])
                cv2.circle(img, pos, 3, color=(0, 255, 0), thickness=1)
        # 显示标记后的图像
        display_image(img)
    else:
        print('Error: Invalid image or image path.')
if __name__ == '__main__':
    main()

表格归纳

FAQs相关问题与答案

Q1: 如何解决“No valid input file was given”的错误？

A: 确保模型文件路径正确，并且文件存在，可以使用绝对路径或检查当前工作目录是否正确。

model_path = "/absolute/path/to/lbfmodel.yaml"
facemark = FacemarkLBF.create()
facemark.loadModel(model_path)

Q: 如果OpenCV模块不存在，如何安装支持人脸识别功能的OpenCV版本？

A: 确保安装了支持人脸识别功能的OpenCV版本，可以通过以下命令安装特定版本：

pip install opencvpython==4.5.4.58

Q: 如何处理函数名变更的问题？

A: 查阅OpenCV官方文档，找到当前版本的函数名称，如果函数名变更，可以找到新的函数名并替换旧的函数名：

旧版本函数名
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
新版本函数名（假设新函数名为cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create_v2）
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create_v2()

Q: 如何在调用cv2.imshow()之前检查图像的尺寸是否为正数？

A: 在调用cv2.imshow()之前，检查图像的尺寸是否为正数，如果图像无效，打印错误信息或进行相应处理：

img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
if img is not None and img.shape[0] > 0 and img.shape[1] > 0:
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('Error: Invalid image or image path.')

Q: 如何处理输入图像类型错误的问题？

A: 确保输入图像的类型是正确的，在调用cv2.cvtColor()之前，检查图像类型并进行必要的转换：

img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
if img is not None and img.shape[0] > 0 and img.shape[1] > 0:
    if img.dtype != np.uint8:
        img = img.astype(np.uint8)
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print('Error: Invalid image or image path.')