dets_to_sort = np.empty((0,6)) for x1,y1,x2,y2,conf,detclass in det[:, :6].cpu().detach().numpy(): dets_to_sort = np.vstack((dets_to_sort, np.array([x1, y1, x2, y2,

这段 Python 代码的作用是将包含检测结果的 Numpy 数组 `det` 中的前6个元素（x1、y1、x2、y2、conf、detclass）提取出来，并将它们垂直堆叠成一个新的 Numpy 数组 `dets_to_sort`。

具体来说，`np.empty((0,6))` 创建了一个空的 (0,6) 的 Numpy 数组 `dets_to_sort`，它表示数组中有0行、6列。 然后，`for` 循环遍历 `det` 数组中的每个元素，将包含 x1、y1、x2、y2、conf、detclass 的 Numpy 数组作为一个新的行添加到 `dets_to_sort` 数组中。最后，`np.vstack` 函数将新数组垂直堆叠起来。

这段代码可能是目标检测算法中的一部分，用于对检测结果进行排序或其他后续处理。

相关问题

帮我把以下函数翻译成C++ def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS baseline.""" # x1、y1、x2、y2、以及score赋值 # （x1、y1）（x2、y2）为box的左上和右下角标 x1 = dets[:, 0] y1 = dets[:, 1] x2 = dets[:, 2] y2 = dets[:, 3] scores = dets[:, 4] # 每一个候选框的面积 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # order是按照score降序排序的 order = scores.argsort()[::-1] # print("order:",order) keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) # 计算当前概率最大矩形框与其他矩形框的相交框的坐标，会用到numpy的broadcast机制，得到的是向量 xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) # 计算相交框的面积,注意矩形框不相交时w或h算出来会是负数，用0代替 w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) inter = w * h # 计算重叠度IOU：重叠面积/（面积1+面积2-重叠面积） ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter) # 找到重叠度不高于阈值的矩形框索引 inds = np.where(ovr <= thresh)[0] # print("inds:",inds) # 将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原order序列中的索引小1，所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep

以下是将该函数翻译为 C++ 的代码，需要注意的是，由于该函数使用了 numpy 库，因此需要先引入该库，并使用对应的函数来替换原函数中的 numpy 函数。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<numeric> // for iota
#include<algorithm> // for sort

using namespace std;

vector<int> py_nms(vector<vector<float>> dets, float thresh) {
    // 定义变量
    vector<float> x1, y1, x2, y2, scores, areas;
    for (auto det: dets) {
        x1.push_back(det[0]);
        y1.push_back(det[1]);
        x2.push_back(det[2]);
        y2.push_back(det[3]);
        scores.push_back(det[4]);
        areas.push_back((det[2] - det[0] + 1) * (det[3] - det[1] + 1));
    }

    // 对 scores 进行降序排序，返回的是排序后的下标
    vector<int> order(scores.size());
    iota(order.begin(), order.end(), 0);
    sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) {return scores[i] > scores[j];});

    vector<int> keep;
    while (order.size() > 0) {
        int i = order[0];
        keep.push_back(i);

        // 计算交集的坐标，使用 max 和 min 函数代替 np.maximum 和 np.minimum 函数
        vector<float> xx1, yy1, xx2, yy2;
        for (int j = 1; j < order.size(); j++) {
            xx1.push_back(max(x1[i], x1[order[j]]));
            yy1.push_back(max(y1[i], y1[order[j]]));
            xx2.push_back(min(x2[i], x2[order[j]]));
            yy2.push_back(min(y2[i], y2[order[j]]));
        }
        vector<float> w = vector<float>(xx1.size()), h = vector<float>(xx1.size());
        transform(xx1.begin(), xx1.end(), xx2.begin(), w.begin(), [](float a, float b) {return max(float(0), b - a + 1);});
        transform(yy1.begin(), yy1.end(), yy2.begin(), h.begin(), [](float a, float b) {return max(float(0), b - a + 1);});
        vector<float> inter = vector<float>(w.size());
        transform(w.begin(), w.end(), h.begin(), inter.begin(), multiplies<float>());

        // 计算 IOU，使用 max 函数代替 np.maximum 函数
        vector<float> ovr = vector<float>(inter.size());
        for (int j = 0; j < inter.size(); j++) {
            ovr[j] = inter[j] / (areas[i] + areas[order[j+1]] - inter[j]);
        }

        // 找到重叠度不高于阈值的矩形框索引
        vector<int> inds;
        for (int j = 0; j < ovr.size(); j++) {
            if (ovr[j] <= thresh) {
                inds.push_back(j);
            }
        }

        // 更新 order 序列
        vector<int> new_order(inds.size());
        transform(inds.begin(), inds.end(), new_order.begin(), [&](int ind) {return order[ind+1];});
        order = new_order;
    }

    return keep;
}

需要注意的是，该 C++ 代码中使用了 `transform` 函数来代替原函数中的 numpy 广播机制，`multiplies<float>()` 函数来代替 `*` 运算符。此外，为了方便排序，我们引入了 `<numeric>` 头文件中的 `iota` 函数，该函数用于生成一个序列（从 0 开始），并将其存储到一个 vector 中。

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

好的，您想要在上述代码的基础上加入dlib和OpenCV的目标跟踪算法，并在持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dlib人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪是吗？那么我可以给您提供一些参考代码，希望可以帮助您完成这个任务。

import sys
import dlib
import cv2

# 加载dlib的人脸检测器和68个特征点模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 初始化跟踪器
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置摄像头参数
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)

# 初始化变量
bbox = None
init_once = False

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 每秒中的第一帧进行人脸检测
    if ret and cv2.waitKey(1) == 27:
        # 将帧转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 检测人脸
        rects = detector(gray, 0)

        # 如果检测到人脸，则选择第一个人脸进行跟踪
        if len(rects) > 0:
            bbox = (rects[0].left(), rects[0].top(), rects[0].width(), rects[0].height())

            # 初始化跟踪器
            tracker.init(frame, bbox)
            init_once = True

    # 如果bbox已经初始化，则执行跟踪
    if init_once:
        # 跟踪目标
        ok, bbox = tracker.update(frame)
        if ok:
            # 跟踪成功，绘制跟踪框和特征点
            (x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

            # 获取特征点
            shape = predictor(frame, dlib.rectangle(x, y, x + w, y + h))

            # 绘制特征点
            for i in range(68):
                x = shape.part(i).x
                y = shape.part(i).y
                cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    # 按ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先加载了dlib的人脸检测器和68个特征点模型。然后，我们初始化了一个跟踪器（这里我们使用了OpenCV的CSRT跟踪器），并打开摄像头。在主循环中，我们读取视频帧，并在每秒中的第一帧进行人脸检测。如果检测到人脸，则选择第一个人脸进行跟踪。如果bbox已经初始化，则执行跟踪，并绘制跟踪框和特征点。

需要注意的是，这里我们使用了dlib的68个特征点模型，而不是194个特征点模型。如果您想要使用194个特征点模型，只需要将以下代码中的 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' 替换为 'shape_predictor_194_face_landmarks.dat' 即可：

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_194_face_landmarks.dat')

希望这个参考代码可以帮助您实现目标跟踪和人脸特征点检测。