使用DeepFace.analyze()的SSD后端时出现cv2.dnn无readNetFromCaffe属性错误

问题场景 #

已安装环境：

• opencv-python 4.9.0.80
• opencv-contrib-python 4.9.0.80
• deepface 0.0.81
  运行代码：

DeepFace.analyze('Img.jpg', ['race'], detector_backend = 'ssd', enforce_detection= False, silent = False)

触发错误：

AttributeError: module 'cv2.dnn' has no attribute 'readNetFromCaffe'

解决方案 #

方案1：修复Anaconda环境冲突（优先尝试）

Anaconda环境中，pip安装的OpenCV可能与conda自带的OpenCV包冲突，导致dnn模块方法无法正常加载：

• 卸载所有OpenCV相关包：

pip uninstall -y opencv-python opencv-contrib-python
conda uninstall -y opencv

• 用conda重新安装兼容版本的OpenCV：

conda install -c conda-forge opencv=4.8.0

• 重新安装deepface：

pip install deepface==0.0.81

• 重启Jupyter Notebook后再次运行代码。

方案2：修改DeepFace的SSDWrapper代码

如果不想更换OpenCV版本，可直接修改DeepFace的SSD检测器封装代码：

1. 定位到文件路径：~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/deepface/detectors/SsdWrapper.py
2. 将第46行的cv2.dnn.readNetFromCaffe替换为cv2.dnn.readNet：

# 原代码
face_detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe(
    home + "/.deepface/weights/deploy.prototxt",
    home + "/.deepface/weights/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel",
)
# 修改后
face_detector = cv2.dnn.readNet(
    home + "/.deepface/weights/deploy.prototxt",
    home + "/.deepface/weights/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel",
)

3. 保存文件后，重启Jupyter Notebook运行代码。

方案3：降级OpenCV到兼容版本

OpenCV 4.9.0对部分旧API有调整，降级到4.8.x版本可解决兼容性问题：

• 卸载现有OpenCV包：

pip uninstall -y opencv-python opencv-contrib-python

• 安装指定兼容版本：

pip install opencv-python==4.8.0.74 opencv-contrib-python==4.8.0.74

• 重启Jupyter Notebook后测试代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dai