Python DeepFace verify（）可以接受图像数组或PIL图像对象吗？

我的深度脸实现

def verify(img, frame, model):
    results= DeepFace.verify(img, frame, enforce_detection=False, model_name=model)
    print("result: ", results)
    verification= results['verified']
    if verification is True:
        print(model, "Successfully recognised. SCORE=")
        return
    return

我试图传递一个PIL图像而不是“*.jpg”来验证（）函数，但它给出了错误

    raise ValueError("Invalid arguments passed to verify function: ", instance)
ValueError: ('Invalid arguments passed to verify function: ', <PIL.Image.Image image mode=RGB size=160x160 at 0x7F4D5D03FBE0>)

请注意，我仍然可以通过将图像保存在目录中，然后使用imread（）读取来成功实现DeepFace。我只想知道是否有其他方法不将图像保存到磁盘

如果您使用的是模块，文档中会说：

在此，面部对可以是精确的图像路径、numpy阵列或base64编码图像

因此，您可以将PIL图像制作成如下Numpy数组：

results = DeepFace.verify(np.array(PILIMAGE), ...)

---

非常感谢兄弟，我按照你的方式得到了我的结果

对于其他人： 当我跟随兄弟MarkSetchell时，我再次遇到了错误，但这正是因为我将一个输入作为path传递，另一个作为numpy数组传递。 如果必须传递numpy数组，请确保为两个输入参数传递它

picture= "extracted_face_picture/single_face_picture.jpg"
picture= Image.open(picture)
.
.
df.verify(picture, np.array(frame), "Facenet")

更正：

df.verify(np.array(picture),np.array(frame), "Facenet")

非常感谢马克·塞切尔兄弟。

非常感谢

df.verify(np.array(picture),np.array(frame), "Facenet")