show_color_roi = cv2.resize(color_roi, (640, 480))
时间: 2024-03-18 15:41:50 浏览: 26
这行代码的作用是将图像 color_roi 按照指定的大小进行缩放,并将缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi。
具体来说,cv2.resize() 函数可以将图像按照指定的大小进行缩放,其语法格式为:
```python
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
```
其中,src 表示原始图像,dsize 表示缩放后的目标大小,fx 和 fy 表示在 x 轴和 y 轴上的缩放比例,interpolation 表示缩放时使用的插值方法。在这里,我们只指定了目标大小为 (640, 480),表示将图像缩放为宽度为 640 像素、高度为 480 像素的图像。
缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi,这个变量用于显示缩放后的图像。缩放后的图像在后续的代码中可能会用于可视化显示或者其他操作。
综上所述,这行代码的作用是将图像 color_roi 按照指定的大小进行缩放,并将缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi。
相关问题
for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化
在代码中没有看到 `train_data` 的初始化过程,但可以根据代码推断出其应该是一个 numpy 数组,用于存储处理后的字符图像数据。因此,可以在代码开始处添加如下初始化语句:
```
train_data = np.empty((0, 20*30), dtype=np.float32)
```
这样就可以创建一个空的 `train_data` 数组,用于存储后续处理的字符图像数据。注意,数组的第一维是 0,表示该维度的大小未知,将在后续添加数据时动态调整。第二维的大小为 20*30,表示每个字符图像将被 resize 成 20x30 的大小,并将其展开为一个 1x600 的向量,作为数组的一行数据。dtype 指定数据类型为 float32,以便与后续的模型训练要求相匹配。
为我解释每一行代码,增加注释 def video_recognize(v_path, s_path): cap = cv2.VideoCapture(v_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 帧率 w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 宽 h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 高 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G') # 指定视频编码方式 videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h)) # 创建视频写对象 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频总帧数 if v_path == 0: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() facecasc = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # if the `q` key was pressed, break from the loop if key == ord("q"): break
```
def video_recognize(v_path, s_path):
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(v_path)
# 获取视频的帧率、宽度和高度
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 指定视频编码方式
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')
# 创建视频写对象
videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h))
# 获取视频的总帧数
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
# 如果输入的是摄像头设备号
if v_path == 0:
while 1:
# 读取一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 使用Haar级联分类器检测人脸
facecasc = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 针对每张人脸,进行情绪识别并在图像上标出人脸和情绪
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2)
roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0)
prediction = model.predict(cropped_img)
maxindex = int(np.argmax(prediction))
cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,
(255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
# 显示图像
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 如果按下键盘的q键,则退出程序
if key == ord("q"):
break
```
这段代码实现了从视频文件中读取帧图像,识别出其中的人脸并进行情绪分析,最后将分析结果写入新的视频文件中。
其中,`v_path`是输入视频文件的路径,`s_path`是输出视频文件的路径。`cap`是视频捕获对象,`fps`、`w`、`h`和`frame_count`分别表示帧率、宽度、高度和总帧数。`fourcc`是视频编码方式,`videoWriter`是视频写对象。
如果输入的是摄像头设备号,则进入循环,不断读取一帧图像并使用Haar级联分类器检测人脸。对于每张人脸,先在图像上标出人脸的位置,再对人脸进行情绪分析并在图像上标出情绪。最后将处理后的图像显示出来,如果按下键盘的q键,则退出程序。