распознавание лиц в видео с OpenCV3 дает Необработанное исключение (opencv_core310.dll)

Question

ниже кода используемого для распознавания лица, которое я получил от ссылки ниже

http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/face/doc/facerec/tutorial/facerec_video_recognition.html.

Единственная модификация, которую я сделал: вместо использования аргументов командной строки для предоставления путей классификатора CSV и Cascade я дал их непосредственно в коде.

Проблема Исключение брошено в 0x00007FFDD0C0E09B (opencv_core310.dll) в facerecognization.exe: 0xC0000005: Access место чтения нарушение 0xFFFFFFFFFFFFFFFF.

У меня проблема с доступом к доступу, как показано.

Для решения проблемы я пытался

1) для отладки шаг за шагом я получаю исключение, когда код достигает этой линии CascadeClassifier haar_cascade; после того, как модели-> поезд

2) я переустановил дважды все то есть opencv_contru но я опять же проблема

3) я первоначально используемый в & т базе данных at.txt и так как использовать .pgm файл (окна оленья кожа признать и когда я столкнулся с той же проблемой), поэтому я создал свою собственную базу данных с .jpg ie facecsv.txt (моя база данных с 10 наборами), но такая же проблема сохраняется

4) я изменил haarcascade_frontalface_default.xml на другие .xml-файлы, но по-прежнему та же проблема

5) dll не проблема, так как она была сконфигурирована дважды

код

#include "opencv2/core.hpp" 
#include "opencv2/face.hpp" 
#include "opencv2/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc.hpp" 
#include "opencv2/objdetect.hpp" 

#include <iostream> 
#include <fstream> 
#include <sstream> 

using namespace cv; 
using namespace cv::face; 
using namespace std; 
int abc; 


static void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator = ';') { 
    std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); 
    if (!file) { 
     string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename."; 
     CV_Error(CV_StsBadArg, error_message); 
    } 
    string line, path, classlabel; 
    while (getline(file, line)) { 
     stringstream liness(line); 
     getline(liness, path, separator); 
     getline(liness, classlabel); 
     if (!path.empty() && !classlabel.empty()) { 
      images.push_back(imread(path, 0)); 
      labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); 
     } 
    } 
} 

int main(int argc, const char *argv[]) { 

    // Get the path to your CSV: 
    string fn_haar = "C:\\OpenCV-3.1.0\\opencv\\build2\\install\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml"; 
    string fn_csv = "C:\\OpenCV-3.1.0\\facedata\\facecsv.txt"; 
    int deviceId = 0; 
    // These vectors hold the images and corresponding labels: 
    vector<Mat> images; 
    vector<int> labels; 
    // Read in the data (fails if no valid input filename is given, but you'll get an error message): 
    try { 
     read_csv(fn_csv, images, labels); 
    } 
    catch (cv::Exception& e) { 
     cerr << "Error opening file \"" << fn_csv << "\". Reason: " << e.msg << endl; 
     // nothing more we can do 

     cin >> abc; 
     exit(1); 
    } 
    // Get the height from the first image. We'll need this 
    // later in code to reshape the images to their original 
    // size AND we need to reshape incoming faces to this size: 
    int im_width = images[0].cols; 
    int im_height = images[0].rows; 
    // Create a FaceRecognizer and train it on the given images: 
    Ptr<FaceRecognizer> model = createFisherFaceRecognizer(); 
    model->train(images, labels); 
    // That's it for learning the Face Recognition model. You now 
    // need to create the classifier for the task of Face Detection. 
    // We are going to use the haar cascade you have specified in the 
    // command line arguments: 
    // 
    CascadeClassifier haar_cascade; 
    haar_cascade.load(fn_haar); 
    // Get a handle to the Video device: 
    VideoCapture cap(deviceId); 
    // Check if we can use this device at all: 
    if (!cap.isOpened()) { 
     cerr << "Capture Device ID " << deviceId << "cannot be opened." << endl; 
     return -1; 
    } 
    // Holds the current frame from the Video device: 
    Mat frame; 
    for (;;) { 
     cap >> frame; 
     // Clone the current frame: 
     Mat original = frame.clone(); 
     // Convert the current frame to grayscale: 
     Mat gray; 
     cvtColor(original, gray, CV_BGR2GRAY); 
     // Find the faces in the frame: 
     vector< Rect_<int> > faces; 
     haar_cascade.detectMultiScale(gray, faces); 
     // At this point you have the position of the faces in 
     // faces. Now we'll get the faces, make a prediction and 
     // annotate it in the video. Cool or what? 
     for (int i = 0; i < faces.size(); i++) { 
      // Process face by face: 
      Rect face_i = faces[i]; 
      // Crop the face from the image. So simple with OpenCV C++: 
      Mat face = gray(face_i); 
      // Resizing the face is necessary for Eigenfaces and Fisherfaces. You can easily 
      // verify this, by reading through the face recognition tutorial coming with OpenCV. 
      // Resizing IS NOT NEEDED for Local Binary Patterns Histograms, so preparing the 
      // input data really depends on the algorithm used. 
      // 
      // I strongly encourage you to play around with the algorithms. See which work best 
      // in your scenario, LBPH should always be a contender for robust face recognition. 
      // 
      // Since I am showing the Fisherfaces algorithm here, I also show how to resize the 
      // face you have just found: 
      Mat face_resized; 
      cv::resize(face, face_resized, Size(im_width, im_height), 1.0, 1.0, INTER_CUBIC); 
      // Now perform the prediction, see how easy that is: 
      int prediction = model->predict(face_resized); 
      // And finally write all we've found out to the original image! 
      // First of all draw a green rectangle around the detected face: 
      rectangle(original, face_i, CV_RGB(0, 255, 0), 1); 
      // Create the text we will annotate the box with: 
      string box_text = format("Prediction = %d", prediction); 
      // Calculate the position for annotated text (make sure we don't 
      // put illegal values in there): 
      int pos_x = std::max(face_i.tl().x - 10, 0); 
      int pos_y = std::max(face_i.tl().y - 10, 0); 
      // And now put it into the image: 
      putText(original, box_text, Point(pos_x, pos_y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, CV_RGB(0, 255, 0), 2.0); 
     } 
     // Show the result: 
     imshow("face_recognizer", original); 
     // And display it: 
     char key = (char)waitKey(20); 
     // Exit this loop on escape: 
     if (key == 27) 
      break; 
    } 
    return 0; 
} 

моя база данных выглядит facecsv.txt

C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Angelina Jolie/Angelina_1.jpg;0 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Angelina Jolie/Angelina_2.jpg;0 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Angelina Jolie/angelina_3.jpg;0 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Arnold Schwarzenegger/Arnold_1.jpg;1 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Arnold Schwarzenegger/Arnold_2.jpg;1 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Arnold Schwarzenegger/Arnold_3.jpg;1 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Brad Pitt/Brad_1.jpg;2 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Brad Pitt/Brad_2.jpg;2 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Brad Pitt/Brad_3.jpg;2 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Emma Watson/Emma_1.jpg;3 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Emma Watson/Emma_2.jpg;3 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Emma Watson/Emma_3.jpg;3 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Justin Timberlake/Justin_1.jpg;4 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Justin Timberlake/Justin_2.jpg;4 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Justin Timberlake/Justin_3.jpg;4 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Katy Perry/Katy_1.jpg;5 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Katy Perry/Katy_2.jpg;5 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Katy Perry/Katy_3.jpg;5 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Keanu Reeves/Keanu_1.jpg;6 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Keanu Reeves/Keanu_2.jpg;6 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Keanu Reeves/Keanu_3.jpg;6 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Nisarg/Nisarg_1.jpg;7 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Nisarg/Nisarg_2.jpg;7 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Nisarg/Nisarg_3.jpg;7 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Nisarg/Nisarg_4.jpg;7 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Nisarg/Nisarg_5.jpg;7 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Tom Cruise/Tom_1.jpg;8 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Tom Cruise/Tom_2.jpg;8 
C:\OpenCV-3.1.0\facedata\Tom Cruise/Tom_3.jpg;8 

и в & т базе

C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/1.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/10.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/2.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/3.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/4.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/5.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/6.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/7.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/8.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s1/9.pgm;0 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/1.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/10.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/2.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/3.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/4.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/5.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/6.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/7.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/8.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s10/9.pgm;1 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/1.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/10.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/2.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/3.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/4.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/5.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/6.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/7.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/8.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s11/9.pgm;2 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/1.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/10.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/2.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/3.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/4.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/5.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/6.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/7.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/8.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s12/9.pgm;3 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/1.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/10.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/2.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/3.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/4.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/5.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/6.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/7.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/8.pgm;4 
C:\OpenCV-3.1.0\att_faces (1)\database\s13/9.pgm;4 
and it goes upto 40 test sample s1 to s40 

Проблема

Exception thrown at 0x00007FFDD0C0E09B (opencv_core310.dll) in facerecognization.exe: 0xC0000005: Access violation reading location 0xFFFFFFFFFFFFFFFF. 

Я использую Windows 10 64-разрядные с Visual Studio 2015 и OpenCV 3.1.0 и opencv_contrib-мастер (Build Configuration: 64-Debug)

Их похожа вопрос здесь Face Recognition in Video using OpenCV gives unhandled exception , но он используется только один 1 ярлык, но я использую более 8, которые не решить мою проблему

Answer 1

Я используя 64-разрядную версию Windows 10 с Visual Studio 2015 и OpenCV 3.1.0 и opencv_contrib-мастер (Build Configuration: x64- Debug)

Вы ссылки на релиз библиотеки, но вы находитесь в режиме отладки.

В отладки вам необходимо установить ссылку на библиотеки OpenCV с конечным «d»: opencv_<module><version>d.lib.

Так что в вашем случае: opencv_core310d.lib и т.д ...