blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) start = time.time() layerOutputs = net.forward(ln) end = time.time()
时间: 2023-11-09 19:07:37 浏览: 51
这段代码使用了 OpenCV 中的 dnn 模块和 Darknet 中训练好的 YOLOv3 模型来进行目标检测。具体来说,它将输入的帧转换为模型需要的格式,然后将其输入到模型中,并通过前向传递获取每个输出层的输出。最终,它返回了前向传递的开始和结束时间以及每个输出层的输出。其中,blobFromImage() 函数将帧转换为网络所需的格式,setInput() 函数将 blob 输入到网络中,forward() 函数执行前向传递。ln 是模型中的输出层名称。这段代码的作用是对输入帧进行目标检测,并返回检测结果。
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解释代码 blob = cv2.dnn.blobFromImage(img_input, 1 / 255.0, (input_width, input_height), crop=False)
这段代码是使用 OpenCV 中的深度学习模块 dnn,用于将输入的图像 img_input 转换为深度学习模型可接受的输入格式。其中,1 / 255.0 表示对图像进行归一化处理,(input_width, input_height) 是所需的图像大小,crop=False 表示输入图像不需要进行裁剪。最终,生成的 blob 对象会被输入到深度学习模型中进行识别任务。
# 导入所需的库 import cv2 import time import numpy as np # 加载OpenPose模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 配置OpenCV窗口 cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL) # 加载要测试的图像 image = cv2.imread("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 获取图像的宽和高 width = image.shape[1] height = image.shape[0] # 创建一个4D blob,将图像传递给OpenPose模型 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False) # 设置输入blob net.setInput(blob) # 运行前向传递,获取OpenPose模型的输出 start = time.time() output = net.forward() end = time.time() # 输出运行时间 print("OpenPose took {:.2f} seconds".format(end - start)) # 获取输出blob的大小 H = output.shape[2] W = output.shape[3] # 创建一个空列表,用于存储检测到的人体姿态 points = [] # 遍历检测到的人体关键点 for i in range(18): # 提取x和y坐标 probMap = output[0, i, :, :] minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) # 如果概率大于阈值,则将其添加到列表中 if prob > 0.1: x = int((width * point[0]) / W) y = int((height * point[1]) / H) points.append((x, y)) # 绘制检测到的人体姿态 for i, point in enumerate(points): cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED) cv2.putText(image, "{}".format(i), point, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA) # 显示结果 cv2.imshow("OpenPose Demo", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
你的代码有一个错误,是在加载OpenPose模型时指定了图像文件路径而不是模型文件路径。正确的写法应该是:
```
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/model")
```
其中,"path/to/model"应该是你的OpenPose模型文件的路径,而不是图像文件的路径。
因此,你需要将这一行代码修改为:
```
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/openpose.pb")
```
其中,"path/to/openpose.pb"应该是你的OpenPose模型文件的路径。