AWS：在 DeepLens 设备上运行 Rekognition

Question

我正在创建一个 DeepLens 项目来识别人，当相机扫描选定的一组人时。

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 dict

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

我的解决方案：将 json 设为字符串（不确定是否可以连接 img_str（字节数组）

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

现在错误：面部检测 lambda 错误：“ascii”编解码器无法解码位置 52 的字节 0xff：序数不在范围内 (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，而不会出现 无法解码字节 0xff 异常吗？或

我们可以采取其他措施来解决这个问题吗？

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})