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";s:4:"text";s:30440:"PyOCRをインストールすると画像処理を行える「 Pillow 」というライブラリも一緒にインス … os. Ubuntu の場合、apt で導入できます。, Windows の場合、Visual Studio 及び CMake が必要になると思いますが、具体的な手順は試してないのでわかりません。, 準備ができたら、pip で Face Recognition をインストールします。, face_locations() で読み込んだ顔の画像から、顔の領域を検出します。 回答 3 / クリップ 0. face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“img1.jpg”) face_img_to_check, face_loc_to_check known_face_encodings = [] loc = face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”)、 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 顔認証の順序としては以下の2段階になっているため、1が上手く行かなかった場合は2でエラーになります。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。 Advertisement 環境 C++のPaPeRo i 顔認証サービスライブラリAPIで省略可の引数の内、以下のAPIのUserName、UserStr1、UserStr2、UserStr3については必須に変更しています。 (1) SendNeofaceRegisterUser() NeoFaceユーザー登録 (2) SendNeofaceUpdateUserInfo() NeoFa… 登録されている1人目の人物はオバマ大統領なので、正解しています。, 内部的には、似ているかどうかの判定は特徴量同士の距離で判定しています。 それでもpystyleさんのおかげで自分たちが作りたいものに近づくことができました。ありがとうございました。 この距離は face_distance で計算できます。, JupyterLab はデフォルトで「JupyterLab Light」と「JupyterLab Dark」の2種類のテーマが利用できますが、Exte[…], 確率分布を扱う scipy のモジュールである scipy.stats の使い方について解説します。[…], Windows 及び Ubuntu でグラフ描画ライブラリ Graphviz をインストールする方法について解説します。 RuntimeError: Unable to open C:\Users\(自分の名前)\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\face_recognition_models\models\shape_predictor_68_face_landmarks.dat Pythonなら10行程度のコードで顔認識を手軽に実現できる. 解決済. ここでは、 PyPIで公開されている 「 PyOCR 」というライブラリを利用します 。. https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, 認証対象の画像を変更されたとのことなので、まず `face_recognition.face_locations()` による顔の検出自体は成功しているかどうかを確認してみてください。, > 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 Pythonで一定時間だけ処理したい. また何か分からないことがあれば、質問させても大丈夫でしょうか？もし可能であれば、その時にお力を貸していただければ嬉しいです。, 無事解決したようでよかったです。 画像に対して写っている顔が小さいと上手くいかないかもしれません。, 返信ありがとうございます。何度も何度もご質問本当にすみません。 (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) pytorchの顔認証のライブラリで調べると「facenet」というライブラリがgithubにありましたので、これを活用させていただきます。 人の骨格検知などもそうですが、人の体に関するAIは自分では学習させず、すでに学習済みのものをありがたく使わせていただきます。 #顔の画像から顔の領域を検出する Python 用 Face クライアント ライブラリを使用して顔認識を開始します。 Get started with facial recognition using the Face client library for Python. 使用しているものがPCではなく、raspberry pi４でOSがRaspbian10です。 二つのコードにエラーが出たのですが、このコードは具体的にはどのような内容のこーどなどでしょうか？ CUDA 9/cudnn7 環境では動作したので、動作しない場合は CUDA のバージョンを確認してみてください。, Python – 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔認証を行う方法, Jupyter – .ipynb_checkpoints が作成される場所を変更する方法, Python – concurrent.futures を使った並列化の方法について, VSCode – ターミナルで UTF8 をデフォルトにする方法 (Windows), Python - 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔検出を行う方法, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz, number_of_times_to_upsample: アップサンプリングを行う回数, known_face_locations: face_locations() の返り値 locations を渡します。. OpenCVの顔認証 ... 再起動後、Pythonライブラリ 『pycamera』をインストールする。 $ sudo pip3 install picamera. 返り値は顔の領域を表す (top, right, bottom, left) の tuple の list になっています。, model は検出に使用するモデルを指定します。 そもそもPythonの「ライブラリ」とは？. /今回の変更箇所/ Ubuntu18.04 (GPU環境) と Windows 10 (CPU環境) で確認しました。 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create () AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' アップサンプリングを行うことで小さい顔も検出できるようになりますが、その分計算量が増えてしまうため、デフォルトの値で検出できない場合は値を2や3に増やしてください。, HOG 特徴量を使ったモデルでは検出できていなかった顔が CNN … #保存されている人物の顔の画像を読み込む 当初はshape_predictor_68_face_landmarks.datが上記のディレクトリ内にないのかと思い調べましたが、しっかりと存在してました。 おそらく最後になるのですが、特徴量を計算して、その結果を0.〇〇〇〇〇で表示すると思うのですが、この結果を利用して、 ですからIntelが開発したPythonで画像処理ができるライブラリ「OpenCV」を使うことで容易に画像認識に触れることができるのです。. print( 'OK') 顔認証を行い、顔の周りを四角いフレームで囲みたい。 リアルタイムでwebカメラを利用する。 ... Python+OpenCVでの顔認識が上手くいきません . 顔認証の処理の流れ; 顔認証、マスクをつけたらどうなるの？ 本日は顔認証がどのようにして個別の顔を判別しているのかについて解説したいと思います。 認証にたどり着くまでには3つのステップを踏む必要が有ります。 初心者向けにPythonのAI開発に便利なライブラリについて現役エンジニアが解説しています。AIとは人工知能のことでソフトウェアで人工的に再現したもののことです。AI開発に便利なPythonのライブラリとして、Numpyやmatplotlibやscikit-learnやtensorflow、kerasを解説 … また、何かアドバイスがあればアドバイスももらえたらうれしいです。 dlib をビルドできる環境が整っていない場合、その際に失敗してしまうので、先に C++ のビルド環境及び CMake をインストールします。 コードをそのままコピーしたら動くのでGPUは搭載されていると思います。 ラズパイ3bの環境 OS Raspbian64bit ラズパイ用カメラモジュール コンパイラ gcc（Mingw） OpenCV 3.4.1（Mingw用にビルド済み） ＜実行したいこと＞ラズパイ3bで顔認証を行いたいのですが、Mingwで既にビルドされたソースコードhttps: 中国の中でも特にIT的にめちゃくちゃ発展している都市「深セン」。聞くところによると、コンビニの支払いから自動販売機まで、顔をかざすだけで決済ができるとか。 良いか悪いかは置いておいて、すごいですよね。近未来的でかっこいい。 じゃあ僕も作っちゃお！w　みたいなノリで去年作ったのですが、なかなか記事にできていなかったので、今回記事にすることにしました。 今回ご紹介するシステム、プログラムは、初めてまともに import face_recognition CNN を使用する場合、GPU が搭載されていて、適切なバージョンの CUDA/CuDNN がお使いの PC にインストールされていないとエラーになるかもしれません。 “hog” (デフォルト) を指定した場合、HOG 特徴量 ベースのモデルになります。 import cv2 顔認証システムはオープンソース ( oss ) と切っても切れません。ただし、闇雲に「無料だから」と探し続けても、開発途中で頓挫してしまうことが多いのも事実です。開発コストはどうやって抑えればいいの？ 商用 sdk の利点は？ 簡単に解説します。 自分たちはこのコードを基に登校管理システムを作成しているのですが、 そのため言語を習得することはさほど難しくはありません。. import numpy as np これを使います。コピーして、 貼り付ける. face_img_to_check = face_recognition.load_image_file(“test.jpg(変更箇所)”) 回答よろしくお願いします。, コメントありがとうございます。 OKを押す. 当方では Ubuntu、GeForce GTX 1080、CUDA 10.1/cudnn7 で動作確認しております。Windows や Mac の場合は試したことがないので、動くかどうかはわからないです。, CNN でなく HOG 特徴量ベースの検出であれば CPU でも動くので、model=”cnn” となっている箇所を model=”hog” に置き換えると動作するかもしれません。, 変更方法 顔認証で取得した画像とフォルダ内の複数画像を見比べて、登校管理をするようなシステムを目指しています。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。, コード全体は pystyle/perform-face-recognition-with-python にあります。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 break で画像を変えて、”cnn”を”hog”に変更したら、 上手くいかない画像で face_recognition.face_locations() の返り値を print() して要素が [(x, y, w, h)] となっているかを確認してみてください。, 返信ありがとうございます。いろいろ質問しておりましたが、pysytleさんのおかげでエラーもなくなりうまくいっています。ありがとうございます。 プログラミング言語（以下、言語）の1つであるPythonの人気が高まっている。. Image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) pystyleさんのアドバイスや他のサイト、友達たちと話し合ったりしていたら、無事解決しました。質問をしていたのにも関わらず、一方的に終わってしまいすみません。 もしよろしければ、使用している OS とエラー内容を教えてください。 (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) すみませんが、こちらではエラーが再現しないので、具体的な解決方法はわからないです。Windows 10、Python 3.8.3 環境で実行しています。, Stack Overflow にファイルを以下に差し替えると解決したというコメントを見つけたので試してみるといいかもしれません。 一つ、質問なのですが、認証する画像と比べる画像の一部を別の画像に変えた時に 各要素はキーが部位名、値が画像上の座標の list である dict となっています。, JupyterLab はデフォルトで「JupyterLab Light」と「JupyterLab Dark」の2種類のテーマが利用できますが、Exte[…], Jupyter Notebook / Jupyter Lab を使用した際に、自動生成されるチェックポイント .ipynb_checkpoints が[…], concurrent.futures モジュールの ThreadPoolExecutor 及び ProcessPoolExecutor による並列実行[…], 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) known_face_locs = [] 今回はPythonをディープラーニングに利用するために何をしたらいいか、おすすめライブラリなどを紹介しています。また実際にPythonでディープラーニングをしようとした時、どのような操作や知識が必要になるのかも解説しています。 #ファイルから拡張子が ”img” のものを取得する 顔認証APIのトップ10のリストもあるので、ぜひ併せて読んでみてください。 次回予告. Pythonそのものはとてもシンプルな構造です。. known_face_locs.append(loc), face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”hog”) —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– Anaconda の導入トラブルや各種ライブラリの導入トラシューを何とかググって突破 Core2DuoのボロPCに入れて最初のCNNでの顔認証は学習で8時間かかりました。（えへっ笑！） 何か月もこのボロPCで実装してきましたが、コロナのお金で（コロナおかげのオカネで）普通のPCを買い … アップサンプリングを行うことで小さい顔も検出できるようになりますが、その分計算量が増えてしまうため、デフォルトの値で検出できない場合は値を2や3に増やしてください。, HOG 特徴量を使ったモデルでは検出できていなかった顔が CNN を使ったモデルでは検出できていることがわかります。, face_landmarks() で画像から鼻、眉毛、唇など顔を認識する上で重要となる以下の部位 (facial landmark) を検出できます。, 返り値は [顔1の情報, 顔2の情報, ...] という list となっています。 files = glob.glob(“*.jpg”) if dists < 0.3: PaPeRo i 顔認証サービス(NeoFace)用のAPIはアドオンシナリオに静的リンクするC++ライブラリとして提供され、従来の様なJSON形式のメッセージを組立てて送信する形ではなく、NeoFace専用のAPIを呼ぶ方式のため、Pythonアプリから利用することができませんでした。 face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”cnn”) まずはDetect APIで顔を検出してから、その顔のIDを渡すことでAnalyze APIが使えるようです。 IBM. matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check) ↓ のように、コードを少し変更し、実行してみたのですが、 #認証する人物の顔の画像を読み込む はいったみたい。これで使えるようになりました。 色々書いていますが、全くわからないので飛ばします。 https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 #顔の領域から特徴量を抽出する まずは必要なライブラリをインポートします。 ・requests: HTTPの通信を行うためのライブラリ ・json：データをjson形式で使うためのライブラリ ・pandas: CSVデータを使うためのライブラリ # ライブラリのインポート import requests import json import pandas as pd python 顔認証 ライブラリ. print(dists) は特徴量をうまく取得することができなかった場合にエラーを出すのでしょうか？, どのようなエラーが出ましたか？ 以下の手順に従って、パッケージをインストールし、基本タスクのコード例を試してみましょう。 for path in files: 次回はPython、 Flask、そしてRapidAPIを使って、顔の画像から年齢を推測するアプリを10分で作る方法を公開します。またソースコードも公開するので、ぜひご期待ください！記事に対してのフィードバックを、コメントでもらえたら嬉しいです。 この前のエラーもそれが原因だと個人的に思っています。 インストールは以下のように pip で簡単にインストールできます。. anacondaの中に顔認証セットがあるので、どこにあるのか検索する。 pathをクリックします. from PIL import Image ある特定の画像でだけエラーが起こるということは、その画像で顔の検出に失敗している可能性があります。 /前の変更箇所　ここから/ (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) known_face_imgs.append(img) “hog” (デフォルト) を指定した場合、HOG 特徴量 ベースのモデルになります。 そこで今日は、Pythonで画像処理ができるOpenCVを利用するメリットや、導入法についてお伝えしましょう。. インストール前に apt で GCC 及び CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, 準備ができたら、pip で Face Recognition をインストールします。, インストール前に Visual Studio 2019 Community と CMake をインストールし、C++ のビルド環境を整えます。, face_locations() で読み込んだ顔の画像から、顔の領域を検出します。 pythonでの画像処理で … > py -m pip install pyocr # または環境に応じて以下のコマンドを用いる > python -m pip install pyocr > python3 -m pip install pyocr. もはやどんな技術者も無縁ではいられない。. 近年話題のaiや機械学習を用いた顔認識は、たくさんある顔画像の中から特定の人間の顔を認識する技術である。 OpenCV とは OpenCV （Open Source Computer Vision Library）は インテル が開発、公開した オープンソース の C/C++ 、 Java 、 Python 、 MATLAB 向けライブラリで、画像処理・画像解析および 機械学習 等の機能を持つ。 ライブラリとは、ある目的のために機能をまとめたパッケージの総称を指す言葉です。. 何度も何度もすみませんが、回答よろしくお願いします。, 同じサイズでなくてもよいですが、基本的にはおおよそ同じ大きさの画像一杯に認証対象の顔が大きく写っているという状況が望ましいです。 —–フォルダ内の画像をループ文で読み込む—– known_face_encodings.append(encoding), (face_encoding_to_check,) = face_recognition.face_encodings( また、pystyleさんの言う通りに変更したら、別のエラーが出ました。 img = face_recognition.load_image_file(path) 回答 2 / クリップ 0. for img, loc in zip(known_face_imgs, known_face_locs): ) しかし、本当に一から作ろうとすると膨大な知識と時間が必要になってしまいます。. for img in known_face_imgs: その場合、`model=”hog”` に変更してください。, pystyle/perform-face-recognition-with-python, Python – 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔検出を行う方法, Windows / Ubuntu – Graphviz をインストールする方法について, https://github.com/nekobean/pystyle/tree/master/perform-face-recognition-with-python, https://stackoverflow.com/questions/55232735/google-colaboratory-unable-to-open-landmarks-dat, VSCode – ターミナルで UTF8 をデフォルトにする方法 (Windows), Python - 顔認識ライブラリ Face Recognition で顔認証を行う方法, CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz, CPU: Intel(R) Core(TM) i9-9900K CPU @ 3.60GHz, known_face_locations: face_locations() の返り値 locations を渡します。. 最後の軽く聞きたいことがあるのですが、マッチングに使う画像ですが、画像サイズは同じサイズだったり、比較的近いサイズでないとダメなのでしょうか？ if i < 0.3: > (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。, 手元には Windows と Ubuntu マシンしかないので、ラズパイ固有の環境の問題であれば、すみませんが解決方法はこちらではわからないです。 Pythonで使えるオープンソースの機械学習ライブラリをまとめています。機械学習、深層学習（ディープラーニング）を実装する上で効率良く実装することができます。多くの企業でも使われているライブラリなので、ぜひ試しに利用してみてください。 face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”) は画像から顔の領域を検出するための処理です。 2. face_recognition.face_encodings(img, loc) で顔の特徴を計算する。, 記事のコードは1枚の画像に顔が1つだけ写っているということを前提としている (画像に顔が写っていない、または顔が2つ以上写っているのはNG) ため、face_recognition.face_locations() の返り値は [(x, y, w, h)] という要素が1つのリストになっている必要があります。特定の画像だけ上手くいかないということはこの段階で失敗している可能性があります。 デモページはこんな感じ Sweetheart(恋人)かどうか判定できるってのはすごいな〜 男女二人組を恋人なのかどうか見分けられるってすごいな〜 known_face_imgs = [] Pythonでは様々な用途のプログラムが作れますが、特に 機械学習とWebが強い ので、機械学習、Web、その他の3つに分けてPythonのおすすめライブラリを紹介していきます。この記事では触りだけ紹介しますが、更に詳しく勉強していきたい人向けに、勉強できるコンテンツへのリンクも用意しました。 /前の変更箇所　ここまで/ “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, number_of_times_to_upsample は画像をアップサンプリングする回数です。 ———————————————————————————————- 返り値は顔の領域を表す (top, right, bottom, left) の tuple の list になっています。, model は検出に使用するモデルを指定します。 face_recognition.face_locations(img, model=”hog”). (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc)にエラーが出ました。 とエラーが発生しました。 print(matches) # [True, False, False] 1. loc = face_recognition.face_locations(img) で画像から顔の位置を検出する。 tolerance はマッチするかどうかを判定する閾値で、この値を低くするほど判定が厳しくなり、高くするほど判定が緩くなります。, 認証する人物は登録されている1人目の人物とマッチしていると判定されました。 またなにか記事で不明な点がありましたら、お聞きください。, プログラムを参考にしようと思い、丸ごとコピーして実行したところ #保存されている人物の顔の画像を読み込む 距離が近いほど似ていて、遠いほど似ていないといえます。 while True: また、どのようにすればif文がうまく動くと思われますか？, 度々申し訳ありません。2020年11月16日に再度質問をしたのですが、 顔認識をする際に必要なライブラリについてまとめました。顔認識で必要なものはおおむね揃っているので、目次を使いながら活用してみてください！ print('OK') というコードにエラーが発生してしまいました。この部分は具体的にはどのような処理なのでしょうか。また、何かアドバイスがございましたら、お教えください。何度も何度もすみません。お時間があれば返答よろしくお願いします。, 2020年11月9日 10:28に質問したのですが、おそらく画像から特徴量を取得することができずにエラーが出ていたと思います。問題の画像を消したら無事成功しました。質問しておきながら、本当にすみません。 loc = face_recognition.face_locations(img, model=”hog”) 更新 2016/12/11. for i in dists: これでPython上で接続したカメラモジュールが利用が可能になった。 OpenCVで顔認識. お手数ですが、解決策がありましたらご連絡お願い致します。, コメントありがとうございます。 解決済. ———————————————————————————————- のようなif文を書きたいのですが、"dists"は配列で値が入ってるのですか？ dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。. 更新 2018/01/29. import matplotlib.pyplot as plt “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, 返り値は、顔の特徴量を表す1次元の numpy 配列の list となっています。, 登録されている人物の顔の特徴量 known_face_encodings と認証する人物の顔の特徴量 face_encoding_to_check を compare_faces に渡すことで、登録されている人物の中にマッチする人物がいるかどうかを調べられます。 目次. 返信ありがとうございます。 再度質問してしまい、失礼します。ご回答よろしくお願いします。, 確認に使用したコード及び画像は以下になります。 ライブラリーは、呼び出すだけで様々な機能を実現できるモジュールのこと。. 顔認証はスマートフォンのロック解除や監視システムで利用されています。 顔認証にもPythonを使った機械学習が活用されており、機械学習の分野でも注目を集めています。 できること2：仮想通貨の値動きを予想する. pythonによるAIを使った、顔認証アプリを独自に開発してみたくありませんか？ facenetのライブラリを使った顔認証のアプリケーションを実際に開発する方法を紹介します。 Python には、pydo[…], プログラムコードを参考にさせていただきました。 –ここには簡単に書きますが– 言語には、その言語で利用できる「ライブラリー」が用意されている。. 顔認証. CUDA 9/cudnn7 環境では動作したので、動作しない場合は CUDA のバージョンを確認してみてください。, GPU が利用可能な環境でないと、`model=”cnn”` はエラーとなる可能性があります。 dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。 dists = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding_to_check) dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 for path in [“test1.jpg(変更箇所)”, “known-face_02.jpg”, “known-face_03.jpg”]: #認証する人物の顔の画像を読み込む 「raspberry pi face_recognition」などのキーワードで検索すると、情報が得られるかもしれません。, さらに返信ありがとうございます。 face_encodings() も CNN を使う処理だと思うので、顔の検出は問題なく、face_encodings() でエラーになるのだとすると、環境の問題の可能性が高いです。 とコードを書いたところうまくいきました。何度も質問をしたのにまたもや一方的に終わってしまい、本当にすみません。 その上強力な「ライブラリ」が充実していて、非常に応用範囲が広いのです。. 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 import glob –ここまで– ";s:7:"keyword";s:32:"python 顔認証 ライブラリ";s:5:"links";s:537:"How To Spot Fake Yellow Xanax Bars, 2015 Nissan Pathfinder Lights, Seed Stockers Usa, 4 Wheeler For Adults, Weird Real Estate Listings, ";s:7:"expired";i:-1;}