python:MTCNN没有保存所有文件

sap人员！我在编写这段代码时遇到了一些问题，这里的要点是我想用MTCNN lib裁剪一些图片的面，然后在运行这段代码时将其保存为.jpg文件：

 # draw each face separately
    def draw_faces(filename, result_list):
        # load the image
        data = pyplot.imread(filename)
        # plot each face as a subplot
        for i in range(len(result_list)):
            # get coordinates
            x1, y1, width, height = result_list[i]['box']
            x2, y2 = x1 + width, y1 + height
            # define subplot
            pyplot.subplot(1, len(result_list), i+1)
            pyplot.axis('off')
            # plot face
            pyplot.imshow(data[y1:y2, x1:x2])
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
            pyplot.imwrite(justfaces+name+'/'+file, )
        # show the plot
        pyplot.show()


for name in names:
    onlyfiles = [ f for f in listdir(os.path.join(ALL_DATA,name)) ]
    os.mkdir(os.path.join(justfaces,name))
    for file in onlyfiles:
        filename = '%s/%s' % (ALL_DATA+name, file)
        # load image from file
        pixels = pyplot.imread(filename)
        # create the detector, using default weights
        detector = MTCNN()
        #detect faces in the image
        faces = detector.detect_faces(pixels)
        print(faces)
        # display faces on the original image
        draw_faces(filename, faces)

代码正常工作，但在某种程度上我遇到了这个错误

ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

现在的问题是，我认为有一张没有人的照片，所以没有脸可以写，一些for loop出现了这个错误，如果你们能帮助我，我将非常感激，提前感谢你们阅读

编辑： 我正在查看draw_face返回的json，就在它提示错误之前，它看起来像这样

[{'box': [170, -22, 177, 242], 'confidence': 0.9992941617965698, 'keypoints': {'left_eye': (227, 62), 'right_eye': (305, 73), 'nose': (257, 110), 'mouth_left': (220, 151), 'mouth_right': (288, 162)}}]

---

有趣的是框的第二个条目中的-22，这可能是错误的原因吗？如果是这样的话，你知道如何阻止它吗

就我所知，这个问题的解决方案是：

mtncc被窃听了，正如github问题（）所声称的（）有时它得到的坐标是负数，所以我决定做一些更改，实际上只要把x和y=0，如果它们是负数，现在这就解决了我的问题，这里的代码是=3

#cropeo de caras y creacion de nueva carpeta para solo caras
names = [l for l in listdir(TOP_DATA) if os.path.isdir(join(TOP_DATA,l)) ]
# draw each face separately
def draw_faces(filename, result_list):
    # load the image
    data = pyplot.imread(filename)
    # plot each face as a subplot
    k = 1
    for i in range(len(result_list)):
        # get coordinates
        x1, y1, width, height = result_list[i]['box']
        x2, y2 = x1 + width, y1 + height
        if x1 <0:
            x1=0
        if x2 <0:
            x2=0
        if y1 <0:
            y1=0
        if y2 <0:
            y2=0
        # save face
        lalala = cvtColor(data[y1:y2, x1:x2], COLOR_RGB2BGR)
        outfile = '%s/%s_%s' % (FACES+name, k, file)
        imwrite(outfile,lalala)
        k +=k
for name in names:
    onlyfiles = [ f for f in listdir(os.path.join(TOP_DATA,name)) ]
    os.mkdir(os.path.join(FACES,name))
    for file in onlyfiles:
        filename = '%s/%s' % (TOP_DATA+name, file)
        # load image from file
        pixels = pyplot.imread(filename)
        # create the detector, using default weights
        detector = MTCNN()
        #detect faces in the image
        faces = detector.detect_faces(pixels)
        # display faces on the original image
        draw_faces(filename, faces)

#cropeo de caras和creacion de nueva地毯
names=[l代表listdir（TOP_数据）中的l，如果os.path.isdir（join（TOP_数据，l））]
#分别绘制每个面
def绘图面（文件名、结果列表）：
#加载图像
data=pyplot.imread（文件名）
#将每个面绘制为子图
k=1
对于范围内的i（len（结果列表））：
#获取坐标
x1，y1，宽度，高度=结果_列表[i]['box']
x2，y2=x1+宽度，y1+高度
如果x1