python - AWS : Running Rekognition on DeepLens device

Question

我正在创建一个识别人的深层项目，当一组人被相机扫描时。

该项目使用 lambda，它处理图像并触发“rekognition”aws api。

在 AWS lambda 控制台(具有 1.8.9 boto 版本)上，当我尝试调用 AWS python API 时遇到以下问题:

注意:img_str是一个字节数组

img_str = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tostring()
image = { 'Bytes': img_str }
response = rekognition.search_faces_by_image(CollectionId = 'TestingCollection', Image = { "Bytes" : image } )

第一个错误:sendall() 参数 1 必须是字符串或缓冲区，而不是字典

我理解的原因:{ "Bytes": image } 是一个 Json 而不是字符串

我的解决方案:使 json 成为一个字符串(不确定我是否可以连接 img_str(一个字节数组)

image = '{ "Bytes" :' + img_str + '}'
response = rekognition.search_faces_by_image(CollectionId = 'TestingCollection', Image = { "Bytes" : image } )

现在错误:人脸检测 lambda 错误:“ascii”编解码器无法解码位置 52 中的字节 0xff:序号不在范围内 (128)

问题如何在不丢失数组的情况下将字节数组 (img_str) 与字符串连接起来？

我可以将image 变量转换为字符串而不获取无法解码字节0xff 异常吗？或

我们是否可以采取其他措施来解决这个问题？

提前谢谢大家!!

Answer 1

我做了类似的事情，这段代码对我有用:

    # img is an image object (numpy array)
    success, img = cv2.imencode('.jpg', img)
    image= img.tobytes()
    response=client.search_faces_by_image(CollectionId='TestingCollection',
                                        Image={'Bytes':image})