detectMultiScale 段错误
时间: 2023-08-20 14:06:11 浏览: 38
`detectMultiScale` 函数通常用于在图像中检测物体,如果发生段错误,很有可能是以下原因之一:
1. 输入的图像为空指针或者图像数据不完整
2. 级联分类器文件不存在或者加载失败
3. 参数设置错误,比如设置检测的最小物体尺寸过小导致无法检测出物体,或者设置的检测比例因子过大导致内存溢出
你可以检查一下以上这些可能导致问题的原因,尝试解决问题。如果问题仍然存在,可以尝试使用调试器来查看具体的错误信息,进一步定位问题的原因。
相关问题
faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
### 回答1:
这段代码是使用OpenCV的分类器来检测灰度图像中的人脸区域。`detectMultiScale`函数是用于多尺度检测目标的函数,其中`scaleFactor`参数是表示每次缩放图像的比例因子,`minNeighbors`参数是表示每个候选矩形必须与其他矩形的重叠部分小于该值,`minSize`参数是表示目标矩形的最小尺寸。函数的返回值是一个矩形列表,每个矩形表示检测到的人脸区域。
### 回答2:
这段代码使用了opencv库中的分类器对象(classfier)来检测输入图像(grey)中的人脸区域(faceRects)。函数detectMultiScale()是一个多尺度级联分类器检测算法,它可以从图像中检测出多个目标对象的矩形区域。
参数scaleFactor=1.2表示每次搜索窗口的尺度减小的比例为1.2,即每次搜索窗口的尺度都会逐渐缩小。这样做是为了尽可能地检测多个尺度大小的人脸。
参数minNeighbors=3表示每个目标至少要被检测到3次才认为是真正的目标。这样做是为了尽可能地排除误检。
参数minSize=(32, 32)表示检测出的目标的最小尺寸为32x32像素,小于该尺寸的目标将被忽略。这样做是为了排除一些噪声或尺寸较小的目标。
总而言之,这段代码使用了级联分类器对象(classfier)对输入的灰度图像(grey)进行人脸区域检测(detectMultiScale()),并将检测到的人脸矩形区域保存在faceRects变量中。算法通过调整窗口尺度大小、设置目标检测的最小邻居数和最小尺寸,来尽可能地准确地检测出人脸区域。
### 回答3:
这段代码的功能是使用级联分类器(classifier)来检测灰度图像(grey)中的人脸。具体实现过程如下:
1. `classfier` 是级联分类器对象,它在事先被训练好了,可以用于人脸检测。
2. `detectMultiScale()` 是级联分类器的一个方法,它用来检测图像中的多个对象。在这里,我们使用它来检测人脸。
3. `grey` 是输入的灰度图像,用于人脸检测。
4. `scaleFactor=1.2` 是一个可选参数,表示每次图像尺寸减小的比例。在此代码中,图像会被缩小20%之后再次进行检测。
5. `minNeighbors=3` 是一个可选参数,表示人脸矩形框周围至少有几个邻居才认为它是人脸。这个参数可以帮助过滤掉错误的检测结果。
6. `minSize=(32, 32)` 是一个可选参数,表示人脸矩形框的最小尺寸。如果检测到的人脸太小,会被视为错误结果被过滤掉。
最终的结果是`faceRects`,它是一个包含多个人脸矩形框的列表。每个矩形框都可以用一个(x, y, w, h)的四元组表示,其中(x, y)是左上角的坐标,w和h分别是矩形框的宽度和高度。
import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) if not capture.isOpened: print('不能打开摄像头') exit(0) #加载人脸检测器 face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #加载眼睛检测器 eye = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') while True: ret, frame = capture.read() if frame is None: break gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face.detectMultiScale(gray) for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_eye = gray[y:y+h, x:x+w] eyes = eye.detectMultiScale(roi_eye) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.circle(frame[y:y+h, x:x+w],(int(ex+ew/2), int(ey+eh/2)),int(max(ew,eh)/2),(0,255,0),2) cv2.imshow('faces',frame) key = cv2.waitKey(30) if key == 27: break修改代码
这段代码中有一些语法错误,我帮您修改并添加了注释说明:
```python
import cv2
# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
if not capture.isOpened():
print('不能打开摄像头')
exit(0)
# 加载人脸检测器和眼睛检测器
face = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
while True:
# 读取摄像头中的一帧图像
ret, frame = capture.read()
if frame is None:
break
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face.detectMultiScale(gray)
# 对每个人脸进行眼睛检测
for x, y, w, h in faces:
# 在人脸区域中检测眼睛
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye.detectMultiScale(roi_gray)
for ex, ey, ew, eh in eyes:
# 在眼睛区域中画出圆形
cv2.circle(roi_color,
(int(ex+ew/2), int(ey+eh/2)),
int(max(ew, eh)/2),
(0, 255, 0),
2)
# 在人脸区域画出矩形
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('faces', frame)
key = cv2.waitKey(30)
if key == 27:
break
# 释放摄像头并关闭窗口
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
修改后的代码中,我们先打开了摄像头,然后加载了人脸检测器和眼睛检测器。接着,我们进入一个无限循环,在每次循环中读取摄像头中的一帧图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用人脸检测器来检测人脸,并对每个人脸区域进行眼睛检测。最后,我们在眼睛区域中画出圆形,并在人脸区域画出矩形。最终,我们显示处理后的图像,并等待按下ESC键退出程序。
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