问题描述

在使用face_recognition时，在对np.array格式图片使用形如`new_img = img[x:y, a:b]``进行裁剪后，因为是软拷贝，导致前后图片其实引用了同一个face_locations, 从而导致莫名其妙的错误。

问题代码

检测一张照片里的人脸，并进行encode：

image = face_recognition.load_image_file("Keanu Reeves.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

top, right, bottom, left= face_locations[0]

face_image = image[top:bottom, left:right] # 不知道什么原因，改变尺寸后导致无法编码
face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)

运行结果：

compute_face_descriptor(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (self: _dlib_pybind11.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),numpy.uint8], face: _dlib_pybind11.full_object_detection, num_jitters: int = 0, padding: float = 0.25) -> _dlib_pybind11.vector
    2. (self: _dlib_pybind11.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),numpy.uint8], num_jitters: int = 0) -> _dlib_pybind11.vector
    3. (self: _dlib_pybind11.face_recognition_model_v1, img: numpy.ndarray[(rows,cols,3),numpy.uint8], faces: _dlib_pybind11.full_object_detections, num_jitters: int = 0, padding: float = 0.25) -> _dlib_pybind11.vectors

...

在上面的例子中，直接将改变尺寸后的图片face_image 进行编码，是无法编码的。
但是如果将其保存成图片，然后再打开，就可以编码了：

image = face_recognition.load_image_file("Keanu Reeves.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

top, right, bottom, left= face_locations[0]

face_image = image[top:bottom, left:right] 

old_image = face_image[:]  # 不保存为图片，只是保存在内存里

cv2.imwrite("new.jpg", face_image) # 保存为图片

face_image = face_recognition.load_image_file("new.jpg") # 打开保存的图片，进行编码就可以

face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)
plt.imshow(face_image)

按照上面的方式又能够成功。难道保存在内存里的值和重新打开图片的值，不一样吗？

face_image == old_image

运行结果：

array([[[False,  True, False],
        [False, False, False],
        [False, False, False],
        ...,
        [False, False, False],
        [False, False, False],
        [False, False, False]],

       [[False,  True, False],
        [False,  True, False],
        [False,  True, False],
        ...,
        [False, False, False],
        [False, False, False],
        [False, False, False]],

       [[False,  True, False],
        [False, False, False],
        [False,  True, False],
        ...,

可以看出，两者的数据确实是不一样的。这是为什么呢？

还有一个更奇葩的

如果这里只是将top, right, bottom, left的值换一下，就又可以进行编码了！

image = face_recognition.load_image_file("Keanu Reeves.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

top, right, bottom, left= face_locations[0]

# face_image = image[top:bottom, left:right] # 不知道什么原因，改变尺寸后导致无法编码
face_image = image[0:100,0:100] # 在这里，将值调大调小都可以，只要不用原始face_locations的值
# face_image = face_image[:, :, ::-1]
face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_image)
plt.imshow(face_image)

原因分析

**在图片裁剪时，使用的是地址引用的方式（软拷贝）,而不是硬拷贝，导致裁剪前后的image其实共用了一个face_locations。**裁剪完后，只需要硬拷贝一次，形成新的image的地址，就可以解决。

因为在上面执行face_locations时，已经为image创建了一个内部的实例，
并且这个实例，关联到了之前的face_locations值, 如果是软拷贝的话，裁剪后的face_image与之前image指向了同一个地址。
这样直接传入给face_encodings()时，会将其一个optional的参数face_locations按照image的关联值带入，导致错误；
换不同尺寸去裁剪时，因为Python的动态内存机制，有可能Python会给face_image分配一个新的内存，只有分配一个新的内存情况，在下一步的face_encodings(new)中，才会将其当做一个新的图片处理，而不报错。
如果碰巧，裁剪的尺寸如果和face_locations接近时，就不会分配新的内存空间，在执行face-encodings()时带入旧的face_locations的值，而导致错误

软拷贝的情况：

硬拷贝的情况：

解决办法

from PIL import Image, ImageDraw
import face_recognition
import matplotlib.pyplot as plt

image = face_recognition.load_image_file("Keanu Reeves.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

top, right, bottom, left= face_locations[0]
print(top, bottom, left, right)
face_image = image[top:bottom, left:right] # 不知道什么原因，改变尺寸后导致无法编码
# face_image = image[750:1682, 800:1575]

# new = face_image[:] # 这种软拷贝方式是不行的
'''
只能用下面这种硬拷贝方式才可以，因为在上面执行face_locations时，已经为image创建了一个内部的实例，
并且这个实例，关联到了之前的face_locations值, 如果是软拷贝的话，裁剪后的face_image与之前image指向了同一个地址。
这样直接传入给face_encodings()时，会将其一个optional的参数face_locations按照image的关联值带入，导致错误；
换不同尺寸去裁剪时，如果可能导致Python给face_image分配一个新的内存，只有分配一个新的内存，在下一步的face_encodings(new)中，才会
将其当做一个新的图片处理，而不报错。
如果碰巧，裁剪的尺寸如果和face_locations接近时，就不会分配新的内存空间，在执行face-encodings()时带入旧的face_locations的值，而导致错误
'''

new = face_image.copy()


face_encoding = face_recognition.face_encodings(new)

plt.imshow(face_image)

运行结果：