INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. Traceback (most recent call last):

时间: 2023-08-25 17:12:09 浏览: 393
这是一段 Python 的错误追踪信息,通常会在代码运行时出现错误时打印出来。这段信息显示在尝试创建一个 TensorFlow Lite 模型时出现了错误,具体是在为 CPU 创建 XNNPACK 委托时出现了问题。可能的原因包括 TensorFlow 版本不兼容、硬件不支持 XNNPACK 等等。如果你需要更具体的帮助,可以提供更多的上下文信息和代码细节。
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INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. Traceback (most recent call last): File "E:\Study\Project\Python\mediapipe\FaceMainPointCap.py", line 56, in <module> mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles AttributeError: module 'mediapipe.python.solutions' has no attribute 'drawing_styles'

这个错误提示说 `mediapipe.python.solutions` 模块中没有名为 `drawing_styles` 的属性,可能是因为您的 `mediapipe` 版本较旧,这个属性还不存在。 请检查您的 `mediapipe` 版本是否为最新版本,您可以使用以下命令在命令行中进行升级: ``` pip install --upgrade mediapipe ``` 如果您已经安装了最新版本的 `mediapipe`,但仍然遇到此错误,请尝试重新安装 `mediapipe`,可能是因为安装过程中出现了问题导致某些属性未正确安装。您可以使用以下命令卸载和重新安装 `mediapipe`: ``` pip uninstall mediapipe pip install mediapipe ``` 如果问题仍然存在,请在安装了最新版本的 `mediapipe` 后尝试重启您的 IDE 或计算机。如果问题仍未解决,请尝试使用其他版本的 `mediapipe`。

INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU. <class 'numpy.ndarray'> Traceback (most recent call last): File "E:\Study\Project\Python\mediapipe\FaceMainPointCap.py", line 82, in <module> cv2.circle(annotated_image, (int(landmark[0]), int(landmark[1])), 2, (0, 255, 0), -1) TypeError: 'NormalizedLandmarkList' object is not subscriptable

这个错误是因为你尝试对一个`NormalizedLandmarkList`类型的对象进行索引,但是这个对象并不支持索引操作。`NormalizedLandmarkList`是Mediapipe中表示标准化关键点列表的类,它包含了多个`NormalizedLandmark`对象,每个`NormalizedLandmark`对象包含了一个关键点的坐标。因此,你需要先从`NormalizedLandmarkList`对象中获取每个关键点的坐标,然后再进行绘制操作。 具体地,你可以使用以下代码从`NormalizedLandmarkList`对象中获取关键点坐标: ```python landmark_list = results.multi_face_landmarks[face_id] # 获取单个人脸的关键点列表 landmark = landmark_list.landmark[0] # 获取第一个关键点的坐标 image_height, image_width, _ = image.shape # 获取图像高度和宽度 x = int(landmark.x * image_width) # 将横坐标从归一化坐标转换为像素坐标 y = int(landmark.y * image_height) # 将纵坐标从归一化坐标转换为像素坐标 ``` 上述代码中,`face_id`表示人脸的索引,可以根据需要进行修改。`image_height`和`image_width`分别表示图像的高度和宽度,可以使用OpenCV的`cv2.imread()`函数读取图像后获取。`landmark.x`和`landmark.y`表示关键点在图像中的归一化坐标,范围在0到1之间,需要将其乘以图像的宽度和高度,才能转换为像素坐标。 然后,你可以使用上述代码获取的关键点坐标,进行绘制操作,例如: ```python cv2.circle(annotated_image, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1) ``` 如果需要绘制关键点的索引,可以使用前面提到的方法,在关键点附近绘制索引。
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# 导入OpenCV库,用于图像处理 import cv2 # 导入time库,用于处理时间相关的功能 import time # 导入mediapipe库,用于使用其提供的机器学习解决方案 import mediapipe as mp # 导入tqdm库,用于在循环中显示进度条 from tqdm import tqdm # 导入mediapipe的姿态估计solution mp_pose = mp.solutions.pose # 导入mediapipe的绘图工具,用于在图像上绘制关键点和连接线 mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils # 创建Pose模型实例,配置模型参数 pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, model_complexity=1, smooth_landmarks=True, enable_segmentation=True, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) # 定义处理单帧图像的函数 def process_frame(img): # 将图像从BGR颜色空间转换到RGB颜色空间 img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用Pose模型处理RGB图像,获取姿态估计结果 results = pose.process(img_RGB) # 在图像上绘制姿态估计的关键点和连接线 mp_drawing.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS) # 返回处理后的图像 return img # 指定待处理的图片路径 image_path = r"C:\Users\86139\Desktop\举杠铃.jpg" # 使用OpenCV读取图片 img = cv2.imread(image_path) # 处理读取的图片 frame = process_frame(img) # 创建窗口并显示处理后的图像 cv2.imshow('my_window', frame) # 等待用户按键,按键后继续执行 cv2.waitKey(0) # 销毁所有OpenCV创建的窗口 cv2.destroyAllWindows() 这个代码运行后出现Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\main.py", line 38, in <module> frame = process_frame(img) File "D:\pythonProject2\main.py", line 25, in process_frame img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.error: OpenCV(4.11.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:199: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor' INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.的错误,怎么解决

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