Python 之 Object of type bytes is not JSON serializable

欲儿 2020-03-14 01:47:20
是这样的我在利用百度api做一个人脸比对

源代码如下

from aip import AipFace
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '18814618'
API_KEY = 'A1bFwZeTGWRlg5MDk4ycu24q'
SECRET_KEY = '186VKOrpAe0Lo1TtzPiTX5NjnExY7KCS'

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)


""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()

images = [
get_file_content('D://001.jpg'),
get_file_content('D://002.jpg'),
]

""" 调用人脸比对 """
client.match(images);

""" 如果有可选参数 """
options = {}
options["ext_fields"] = "qualities"
options["image_liveness"] = ",faceliveness"
options["types"] = "7,13"

""" 带参数调用人脸比对 """
result = client.match(images, options)
print (result)




错误提示
Object of type bytes is not JSON serializable

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冰风漫天 2020-03-14
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images那边要怎么写

import base64
images = [
 
    {'image': str(base64.b64encode(get_file_content('D://001.jpg')), 'utf-8'), 'image_type': 'BASE64'},
    {'image': str(base64.b64encode(get_file_content('D://002.jpg')), 'utf-8'), 'image_type': 'BASE64'},
]
另外,你下面可选参数那段去了吧,现在传参数也是放images里传的
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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