使用多处理时 cv2.Boost 的 Pickle 异常

我正在从事名为“Faciel Actions UnitsDetection”的项目 我正在使用 python2.7 和 opencv 2.4

错误：

pickle.PicklingError: Can't pickle <type 'cv2.Boost'>: it's not the same object as cv2.Boost

部分回溯，转录自截图:

Loading classifier for action unit 27
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python27\audetect-master\audetect-interactive.py", line 59, in <module>
    main()
  File "C:\Python27\audetect-master\audetect-interactive.py", line 18, in main
    active_aus = detector.detect()
  File "C:\Python27\audetect-master\detect.py", line 67, in detect
    initial_points = self.ffdetector.locate_features(first)
  File "C:\Python27\audetect-master\detect.py", line 183, in locate_features
    thread.start()
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\process.py", line 130, in start
    self._popen = Popen(self)
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\forking.py", line 227, in __init__
    dump(process_obj, to_child, HIGHEST_PROTOCOL)
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\forking.py", line 199, in dump
    ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 224, in dump
    self.save(obj)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 331, in save
    self.save_reduce(obj=obj, *rv)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 425, in save_reduce
    save(state)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 286, in save
    f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 655, in save_dict
    self._batch_setitems(obj.iteritems())
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 687, in _batch_setitems
    save(v)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 286, in save
    f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
  File "C:\Python27\lib\multiprocessing\forking.py", line 67, in dispatcher
    self.save_reduce(obj=obj, *rv)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 401, in save_reduce
    save(args)
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 286, in save
    f(self, obj) # Call unbound method with explicit self
  File "C:\Python27\lib\pickle.py", line 554, in save_tuple
    save(element)

泡菜是由multiprocessing模块在不同部分之间进行通信，并且在编程指南它解释了您必须确保在进程之间传递的所有数据都必须与酸洗兼容：

酸洗性：确保代理方法的参数是可挑选的。

您正在使用不可 picklable 的数据。

具体来说，问题在于cv2.Boostclass 并没有完全说明如何创建该类的更多副本。pickle stores 参考类和函数，而不是它们的定义，因为这样更有效。这意味着实例只需要存储该实例的数据，而不是所有的类层次结构和方法定义。

为此，pickle接受定义类或函数的模块、对象的名称，以及对类或函数的引用。那么它双重检查它可以使用该名称再次加载相同的类或函数。

健全性检查失败了cv2.Boost班级。您有一个名为的类的实例Boost并声称来自cv2模块，但是当pickle然后转到cv2模块并查找Boost它找到了该模块的属性不同的对象。这意味着您的数据无法被取消。

有一些方法可以纠正这个问题；你需要教pickle模块使用不同的函数再次加载相同的数据，使用copyreg.pickle()功能;如果存在这样的注册cv2.Boost然后上课pickle不会进行上述检查：

import copyreg
import cv2

def _pickle_boost(boost):
    return cv2.Boost, (
        boost.trainData,
        boost.tflag,
        boost.responses, 
        boost.varIdx,
        boost.sampleIdx,
        boost.varType,
        boost.missingDataMask,
        boost.paramsd,
    )

copyreg.pickle(cv2.Boost().__class__, _pickle_boost)

WARNING：我实际上没有测试上面的方法是否有效，因为我没有 2.4.x 版本cv2本地安装；我只是提到了cv2.Boost()文档猜测这样一个类将具有哪些属性。您可能需要调整它。这个想法是为了cv2.Boost().__class__类型，即_pickle_boost()函数被调用，返回一个可调用的（cv2.Boost) 创建一个新实例，以及要传递给该可调用对象的参数。

如果上述任何一个值本身更cv2表现出相同问题的类型，那么您需要注册更多函数。