在本地运行 python 项目 face_classification 时遇到的一些问题

项目地址：https://github.com/oarriaga/face_classification

本文记录描述的是在 Windows 10 1909 版本下，python 3.8.2 64-bit，编辑运行 face_classification 项目过程。因为项目有些时间没有更新了，所以似乎跟引用组件的最新版本会有些不匹配，在运行过程中摸索修改。

1、下载整个项目文件后，在 src 目录中，执行命令：python3 video_emotion_color_demo.py。若没有安装 python 环境，windows 会自动打开商店页面提示获取安装。

2、运行后发现很多引用缺失，大概需要安装以下包引用：

pip install opencv-python
pip install keras
pip install tensorflow
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install imageio

转自：https://blog.csdn.net/Aria_Miazzy/article/details/94740245

以上引用的最后一个是为了修改适配新的版本，下面说明。

3、修改1：在 src/utils/preprocessor.py 文件中，

from scipy.misc import imresize

此行代码会报错，需要更换为：

#from scipy.misc import imresize
from imageio import imread

转自：https://blog.csdn.net/weixin_41112983/article/details/101453753

4、修改2：因为刚刚注释了 imresize 的引用，所以下面代码：

def _imresize(image_array, size):
        return imresize(image_array, size)

需要更换为：

def _imresize(image_array, size):
        #return imresize(image_array, size)
        return np.array(Image.fromarray(image_array), size)

转自：https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/95534621

5、修改3：在 src/utils/inference.py 文件中，因为 keras 的方法参数升级，以下代码：

def load_image(image_path, grayscale=False, target_size=None):
    pil_image = image.load_img(image_path, grayscale, target_size)
    return image.img_to_array(pil_image)

需要更换为：

def load_image(image_path, grayscale=False, target_size=None):
    color_mode = 'grayscale'
    if grayscale == False:
        color_mode = 'rgb'
    else:
        grayscale = False
    pil_image = image.load_img(image_path, grayscale, color_mode, target_size)
    return image.img_to_array(pil_image)

转自：https://blog.csdn.net/qq_25982223/article/details/89602505

6、在运行后发现 tensorflow 的一些警告信息：Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found

应该是需要对 cuda 库的引用，不过不影响正常执行，如果需要的话，可以自行安装：

https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

转自：https://learnku.com/articles/40393

7、以上就可以正常运行项目的部分测试了：

(1) - python3 video_emotion_color_demo.py：视频表情识别

(2) - python3 video_emotion_gender_demo.py：视频表情性别识别

(3) - python3 image_emotion_gender_demo.py [图片文件地址]：对单张图片进行表情性别识别（输出文件在 images/predicted_test_image.png）

8、对于另外两个：image_gradcam_demo.py 和 video_gradcam_demo.py 执行还有错误，是跟 TensoFlow 相关的内容了，因为不太了解，暂无法解决。