当我调用face_encodings函数时，我有这个numpy.ndarray由@ageitgey的facial_recognition Python库生成的。我需要将此数据保存到亚马逊的 DynamoDB;但我不确定如何。
当我运行face_encodings函数时，我得到的numpy.ndarray是从给定图像中表示一个人的脸。我可以使用这些数据与另一张图像进行比较，并检查该人(表示为编码)是否存在于该图像中。
我以为我可以将numpy.ndarray保存为二进制文件(使用 numpy.ndarray.tobytes，但我不确定如何将该二进制文件(当我从 DynamoDB 检索数据时)转换回numpy.ndarray。
我要比较的代码应该是这样的：
unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)[0]
# database_encoding_array should come from DynamoDB
results = face_recognition.compare_faces(database_encoding_array, unknown_encoding, tolerance=0.595)
# results is an array of booleans
总之，我不知道将numpy.ndarray保存到 DynamoDB 的最佳方法是什么，以及如何在以后查询它。
您可以尝试使用ndarray.tostring将results转换为字节字符串。对于 Dynamo 来说，这应该很简单。
arr = np.array([1, 2])
encoded = arr.tostring()
encoded
# b'x01x00x00x00x00x00x00x00x02x00x00x00x00x00x00x00'
然后，可以使用np.frombuffer恢复阵列。
np.array_equal(arr, np.frombuffer(encoded, dtype=int))
# True