用opencv做人脸识别的时候遇到个程序报错问题问题

Question

我在使用大姨妈v博主做的opencv人脸识别教程 在第五篇教程里面 加载训练好的模型 那一句程序会报错 但是注释掉程序就可以正常运行 并且可以识别出本人 但是按道理来说 不是应该加载训练好的模型 才能识别人吗 不是很懂 求大佬消除一下我心中的疑惑

//face_recog_from_video.cpp 定义控制台应用程序的入口点。

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/face.hpp"
#include <stdio.h>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::face;

/** Function Headers */
void detectAndDisplay(Mat frame);
static  void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, int max, int min, char separator);

/** Global variables */
String face_cascade_name = "D:/opencv3.4.0+contrib/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
Ptr<EigenFaceRecognizer> modelPCA = EigenFaceRecognizer::create();// 创建特征脸模型  EigenFaceRecognizer

String window_name = "Capture - Face Recognition";

/** @function main */
int main(int argc, const char** argv)
{
    string csvFile = "D:/outface/orlfaces/list.txt";
    vector<Mat> images;
    vector<int> labels;
    int CountMax = 9, CountMin = 0;

    // 读取csv文件  
    try
    {
        read_csv(csvFile, images, labels, CountMax, CountMin, ';'); //读取csvFile中所有的img和label  
    }
    catch (cv::Exception & e) // 异常检查  
    {
        cerr << "Error opening file\" " << csvFile << "\".reason: " << e.msg << endl;
        exit(-1);
    }


    // 若未读取到足够图片，也退出  
    if (images.size() <= 1)
    {
        string errMsg = "THis demo needs at least 2 images to work.please add images!";
        CV_Error(CV_StsError, errMsg);

    }
    cout << "train1.读取ok" << endl;

    // 训练模型，并将训练好的人脸模型保存到.xml中   
    modelPCA->train(images, labels); //训练  
    modelPCA->save("MyFacePcaModel.xml");
    cout << "train2.创建脸模型ok" << endl;

    // 视频采集
    VideoCapture capture;
    Mat frame;

    //-- 1. Load the cascades
    if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; };

    //-- 2. Read the video stream
    capture.open(0); //打开摄像头
    if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }

    while (capture.read(frame)) //读取帧
    {
        if (frame.empty())
        {
            printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
            break;
        }

        //-- 3. Apply the classifier to the frame
        detectAndDisplay(frame);

        if (waitKey(10) == 'k') { break; } // escape  
    }
    return 0;
}

/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay(Mat frame)
{
    std::vector<Rect> faces;
    Mat frame_gray;

    cvtColor(frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY);  //BGR 转化为灰度图
    equalizeHist(frame_gray, frame_gray);   //直方图均衡化
    //-- Detect faces
    face_cascade.detectMultiScale(frame_gray, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(60, 60));

    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        Point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2); // 人脸中心坐标
        ellipse(frame, center, Size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, Scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0); // 椭圆

        Mat faceROI = frame_gray(faces[i]);
        Mat face_test;

        resize(faceROI, face_test, Size(92, 112)); // 调整大小为92*112 
        double confidence;
        int predictPCA;

        //modelPCA->load("MyFacePcaModel.xml");//加载模型
        modelPCA->predict(face_test, predictPCA, confidence);
        cout << "the predict result is " << predictPCA << endl << "confidence is " << confidence << endl;
        if (predictPCA == 0)
        {
            putText(frame, "Hello lisa", Point(faces[i].x, faces[i].y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.5, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }
    }
    //-- Show what you got
    imshow(window_name, frame);
}


static  void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, int max, int min, char separator)
{
    std::ifstream  file(filename.c_str(), ifstream::in); // 以in模式（读取文件模式）打开文件 ,实际是将filename文件关联给 流file 

    if (!file)
    {
        string error_message = "No valid input file was given,please check the given filename";
        CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);

    }
    int ii = 0;

    /**********************读取文件.txt内容****************************/
    string line, path, label;
    // [1]读取file文件中的一行字符串给 line  
    while (getline(file, line, '\n'))  // 控制：直到读到file文件末尾（eof标识），才跳出while  
    {
        // [2]将line整行字符串读取到lines(流)中  
        stringstream lines(line); //区别->lines是流，读取字符时，指针会随流而动；而line是string，固定的，下文中的读取每次都是从line头开始  
                                  // [3]读取文件中的路径和标签  
        getline(lines, path, separator); //此时光标已走到path之后的位置（即；分号处）  
        getline(lines, label);
        // [4]将图片和标签加入imgs 和 labels  
        if ((path.empty() == 0) && (label.empty() == 0))
        {
            if (ii % 10 <= max && ii % 10 >= min)  //默认每个类别共10张照片  
            {
                Mat img = imread(path, 0);  //第二个参数为0 !!!  
                                            //Mat img = imread(ImageFileAddress, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)，CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE值为 0，指灰图（原本为“CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED”）  
                if (img.data != 0)
                {
                    images.push_back(img); // 将图片 添加到images中  
                    labels.push_back(atoi(label.c_str()));
                }
            }
            if (ii < 9) ii++;
            else ii = 0;

        }
    }
}

Answer 1

https://blog.csdn.net/Luzichang/article/details/103255829