lfw_home文件夹里面的内容,如下 文件没有缺失的话,就ok啦~ 步骤3:重新运行源代码 # 导入人脸数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) 这样应该就不会报错了~~~
人脸识别案例来演示支持向量机的实战过程,这里用 Wild 数据集中带标记的人脸 图像,里面包含了数千张公开的人脸照片。 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) print(faces.target_names) print(faces.images.shape) 1. 2. 3. 4. fig, ax = plt....
3、再次运行 fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_people people= fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7, download_if_missing=False) 应该不会报错了。 4、显示图片 image_shape =people.images[0].shapeimportmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib notebook fig, axes= plt.subplots(2, 5, ...
人脸数据集 faces = fetch_lfw_people() 链接:https://pan.baidu.com/s/1nJ-7mz1MYYYeIDkGTJI70g 提取码:vykm
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序,python会从网上下载labeled_face_wild people数据集,这个数据集大概200M,因为墙的原因下载很慢失败。 解决方法 使用百度云下载该数据集,是个.tgz的压缩包 链接:https://pan.baidu.com/s/1eySjV_1K2XYD5YY...
print "Loading Labeled Faces Data (~200MB)" from sklearn.datasets import fetch_lfw_people fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4, data_home=datasets_folder) print("=> Success!") 深圳市奥思网络科技有限公司版权所有 Git 大全 Git 命令学习 CopyCat 代码克隆检测 APP与插件...
faces=fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序,python会从网上下载labeled_face_wild people数据集,这个数据集大概200M,因为墙的原因下载很慢失败。 解决方法 使用百度云下载该数据集,是个.tgz的压缩包 链接:https://pan.baidu.com/s/1eySjV_1K2XYD5YYKCxiVEw ...