Emgucv 无法使用 EigenFaceRecognizer 训练超过 210 张图像,它会停止写入新的细节或数据

Emgucv cannot train more than 210 images using EigenFaceRecognizer it stop writing new details or data

大家好 我对使用 .net 包装器 Emgucv 的 OpenCV 比较陌生 我的程序是简单的人脸检测和识别,首先我训练用户面部,每个用户至少 20 张 100x100 像素的图像并将(EigenFaceRecognizer)数据写入yml 文件,然后在 运行 实时识别或比较之前加载此文件(yml 中的用户图像和数据),它在 9 个用户(9x20 = 180 个图像)下工作得很好。但是,当我尝试注册或培训另一个用户时,我注意到 (EigenFaceRecognizer) 停止在 yml 中写入数据。我们如何解决这个问题?我的数据格式,下面是 yml 扩展

 opencv_eigenfaces:
   threshold: .Inf
   num_components: 10
   mean: !!opencv-matrix
   rows: 1
   cols: 4096
   dt: d
   data: []    

trainingData.yml https://www.dropbox.com/s/itm58o24lka9wa3/trainingData.yml?dl=0

我发现问题是写入数据的时间不够,所以我需要增加延迟。

 private async Task LoadData()
    {
        outputBox.Clear();
        var i = 0;
        var itemData = Directory.EnumerateFiles("trainingset/", "*.bmp");
        var enumerable = itemData as IList<string> ?? itemData.ToList();
        var total = enumerable.Count();
        _arrayNumber = new int[total];
        var listMat = new List<Mat>();

        foreach (var file in enumerable)
        {
            var inputImg = Image.FromFile(file);
            _inputEmGuImage = new Image<Bgr, byte>(new Bitmap(inputImg));
            var imgGray = _inputEmGuImage.Convert<Gray, byte>();
            listMat.Add(imgGray.Mat);
            var number = file.Split('/')[1].ToString().Split('_')[0];
            if (number != "")
            {
                _arrayNumber[i] = int.Parse(number);
            }
            i++;
            processImg.Image = _inputEmGuImage.ToBitmap();
            outputBox.AppendText($"Person Id: {number} {Environment.NewLine}");
            if (total == i)
            {
                fisherFaceRecognizer.Train(listMat.ToArray(), _arrayNumber);
                fisherFaceRecognizer.Write(YlmPath);
               // FaceRecognition.Train(listMat.ToArray(), _arrayNumber);
               // FaceRecognition.Write(YlmPath);
                MessageBox.Show(@"Total of " + _arrayNumber.Length + @" successfully loaded");
            }
            await Task.Delay(10);
        }
    }