template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol

时间: 2024-02-01 18:16:41 浏览: 147
ZIP

face_detector.zip

这个错误可能是由于 `detector.getT(0)` 返回的不是一个序列类型（list、tuple等），而是一个单独的值。这样就无法在 `cv2.linemod.Template()` 函数中正确使用。 你可以尝试将 `detector.getT(0)` 的返回值放入一个列表或元组中，例如： ``` template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [detector.getT(0)], mask) ``` 或者使用 `np.array()` 将其转换为数组类型，例如： ``` template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", np.array([detector.getT(0)]), mask) ``` 这样应该可以解决这个问题。
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mmod_human_face_detector.dat.bz2

mmod_human_face_detector.dat.bz2包，很多人都缺少这个包
dat

mmod_human_face_detector.dat

dlib库中所需的人脸检测预训练模型文件，mmod_human_face_detector.dat。

# 构建 Linemod 检测器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() num_modalities = detector.getNumModalities()报错AttributeError: 'cv2.linemod.Detector' object has no attribute 'getNumModalities'

这个错误提示是因为cv2.linemod.Detector对象没有getNumModalities()这个方法。你可以尝试使用cv2.linemod.getDefaultLINEParams() 获取默认的参数，然后使用这些参数来创建一个新的检测器对象，如下所示： ...

如何将下面的代码结果保存到csv里？ from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction

2. 创建一个 csv 文件，可以使用 Python 的 open() 函数 3. 创建一个 csv.writer 对象，用于将数据写入 CSV 文件中 4. 将数据写入 CSV 文件中，可以使用 writerow() 函数 5. 关闭 CSV 文件，可以使用 Python 的 ...

下面的代码结果可以只输出Emotions的结果吗 from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction

test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

这个代码from feat.detector import Detector from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) # 筛选出 "Emotions" 的结果 emotions = [] for prediction in single_face_prediction: emotion = prediction.get("emotion") if emotion: emotions.append(emotion) # 输出 "Emotions" 的结果 print("Emotions: ", emotions)，报错'str' object has no attribute 'get'

根据你提供的代码和报错信息，我猜测可能是 detector.detect_image(single_face_img_path) 的返回结果出现了异常，其中某些元素的类型不是字典类型，而是字符串类型（即 str 类型），导致在 emotion = ...

import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabel(path): facSamples = [] ids = [] imagePaths = [] for f in os.listdir(path): result = os.path.join(path, f) imagePaths.append(result) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: img = cv2.imread(imagePath) PIL_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_numpy = np.array(PIL_img) faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) for x, y, w, h in faces: facSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return facSamples, ids if __name__ == '__main__': path = 'data' faces, ids = getImageAndLabel(path) recognize = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognize.train(faces, np.array(ids)) recognize.write('trainer/train.yaml')

cv2.imread() 函数用于读取图像，cv2.cvtColor() 函数用于将图像从 BGR 格式转换为灰度格式。cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数是用于创建人脸识别器的，使用 LBPH（Local Binary Patterns ...

else: if detector.DataType == 0: send_data = '0,0,0,0,0,0,0' elif detector.DataType == 1: send_data = '0,0,0,0,0,0' if(SockServer and SockServer.client is not None): SockServer.client.on_socket_send(send_data) shared_data.capture_status.value = False time.sleep(0.01)

具体来说，如果姿态检测器的数据类型为0，则将字符串“0,0,0,0,0,0,0”发送给客户端；如果数据类型为1，则将字符串“0,0,0,0,0,0”发送给客户端。然后，它会等待一段时间，直到下一次循环开始。如果客户端连接存在且...

import cv2 import numpy as np from bgr_detector import BGR, empty path = 'test.png' cv2.namedWindow("TrackBars") cv2.resizeWindow("TrackBars", 640, 250) cv2.createTrackbar("Hue Min", "TrackBars", 0, 179, empty) cv2.createTrackbar("Hue Max", "TrackBars", 19, 179, empty) cv2.createTrackbar("Sat Min", "TrackBars", 110, 255, empty) cv2.createTrackbar("Sat Max", "TrackBars", 240, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Min", "TrackBars", 153, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Max", "TrackBars", 255, 255, empty) while True: img = cv2.imread(path) bgr = BGR(img) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h_min = cv2.getTrackbarPos("Hue Min", "TrackBars") h_max = cv2.getTrackbarPos("Hue Max", "TrackBars") s_min = cv2.getTrackbarPos("Sat Min", "TrackBars") s_max = cv2.getTrackbarPos("Sat Max", "TrackBars") v_min = cv2.getTrackbarPos("Val Min", "TrackBars") v_max = cv2.getTrackbarPos("Val Max", "TrackBars") print(h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_max) lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) imgResult = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) imgStack = bgr.stackImages(0.5, ([img, imgHSV], [mask, imgResult])) cv2.imshow("Stacked Images", imgStack) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): # 按q退出 break if cv2.getWindowProperty('Stacked Images',cv2.WND_PROP_VISIBLE)<1.0:#鼠标点击关闭 break解释一下每行代码什么意思

import cv2: 导入OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。 import numpy as np: 导入NumPy库，用于处理数组和矩阵。 from bgr_detector import BGR, empty: 导入自定义的bgr_detector模块中的BGR类和empty函数。 ...

class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

这段代码看起来像是一个热词检测器类的初始化方法。参数包括 decoder_model，一个解码器模型文件的路径；resource，资源文件的路径；sensitivity，一个或多个检测器灵敏度的浮点数；audio_gain，音频增益的...

给下列代码添加注释：def reach_cb(msg): global reached reached = msg.data def socket_cb(msg): global color color = msg.data def nothing(x): pass def imgRead(imgQueue): # %% 从摄像头读取数据 # cam = cv2.VideoCapture(0) global old_angle cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) if not cam.isOpened(): print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') sub_reached = rospy.Subscriber('/reached',Bool,reach_cb) done_pub = rospy.Publisher('/done',Bool,queue_size=10) sub_color = rospy.Subscriber('/detector_trafficlight', Bool, socket_cb) # true检测红色，false检测蓝色 cmd_vel_pub=rospy.Publisher('/ackermann_cmd',AckermannDrive,queue_size=10)

cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) # 判断摄像头是否成功打开 if not cam.isOpened(): print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') #...

def extract_features(self): """Extracts features from the image""" """从图像中提取特征 """ if self.feature_type == 'sift': detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() elif self.feature_type == 'surf': detector = cv2.xfeatures2d.SURF_create() elif self.feature_type == 'orb': detector = cv2.ORB_create(nfeatures=1500) else: logging.error("Admitted feature types are SIFT, SURF or ORB") sys.exit(0)

- 如果self对象的feature_type属性为'sift'，则创建一个SIFT特征检测器，赋值给detector变量。 - 如果self对象的feature_type属性为'surf'，则创建一个SURF特征检测器，赋值给detector变量。 - 如果self对象的...

import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results

该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后，使用非极...

def CommThread(shared_data, SockServer, sensor=None, detector=None, file_path=None): while shared_data.stop_status.value == False: if shared_data.capture_status.value == True: print('start capture and find pose') ret = False for i in range(0,3): try: if sensor is not None: ret, pose = CaptureAndFindPose(sensor, detector) else: ret, pose = ReadPointAndFindPose(detector) except: print('find pose fail') if ret and len(pose)==detector.NumFind: break send_data = ''

这段代码是一个线程函数，用于在后台运行。它的作用是从传感器或文件中读取数据，然后进行姿态检测并将结果发送给客户端。具体来说，它会不断地循环，直到收到停止信号。当启动信号被设置时，它会尝试从传感器或文件...

# 生成模板数据 template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask=0 # 训练线性模板 detector.addTemplate(template_data, "object") 报错TypeError: linemod_Detector.addTemplate() missing required argument 'object_mask' (pos 3)

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate...

# 读取模板图片 template = cv2.imread(template_path) # 转为灰度图像 template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建Linemod匹配器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() # 添加模板信息 detector.addTemplate(template_gray,'1', object_mask=None)# 将模板图像添加到检测器中，设置名称为 "template" # 读取待匹配图像 image = cv2.imread(image_path) # 转为灰度图像 image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行匹配 matches, scores = detector.match(image_gray,threshold=99)报错error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\rgbd\src\linemod.cpp:1397: error: (-215:Assertion failed) sources.size() == modalities.size() in function 'cv::linemod::Detector::match'

detector.addTemplate(template_gray, '1', img_size=template_gray.shape[::-1], depth=cv2.CV_8U) 其中，img_size参数指定模板图像的尺寸，depth参数指定模板图像的深度。这样可以确保匹配器能够正确地...

import cv2 import numpy as np # 设置模板和图像路径 template_path = 'demo/Template.jpg' image_path = 'demo/01.jpg' # 创建圆形模板 template = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8) cv2.circle(template, (50, 50), 30, 255, -1) # 加载待匹配图像 img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 初始化 Linemod 检测器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() detector.read('./detector.yml') # 提取模板特征 modality = cv2.linemod.Modality_COLOR num_features = 32 threshold = 50 extractor = cv2.linemod.ColorGradientExtractor(num_features) color_space = cv2.COLOR_BGR2GRAY features = [] features.append(extractor(template)) # 添加模板 class_id = 0 detector.addTemplate(features, class_id) # 匹配模板 matches, scores = detector.match(img, threshold, class_id) # 显示匹配结果 num_matches = len(matches) for i in range(num_matches): x, y, score, template_id = matches[i] cv2.rectangle(img, (x, y), (x+100, y+100), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Matches', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()检查代码错误

detector = cv2.linemod.getDefaultLINE(cv2.linemod.MODALITY_COLOR) detector.read('./detector.yml') # 提取模板特征 modality = cv2.linemod.Modality_COLOR_GRADIENT num_features = 32 threshold = 50 ...

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [detector.getT(0)], mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", [list(detector.getT(0))], [list(mask)]) object_mask = np.zeros(template_gray.shape[:2], dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_...

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩