# 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)

时间: 2024-02-01 16:16:38 浏览: 56
MAT

Circular CBCT_flat_panel_detector.mat # FDk三维图像重建投影数据

star5星 · 资源好评率100%
根据错误提示，linemod_Detector.addTemplate() 函数缺少所需的参数 object_mask，因此您需要在函数调用中添加 object_mask 参数。可以尝试以下代码： ``` 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) ``` 在这里，我们通过使用 numpy 创建一个与模板图像大小相同的零数组来创建 object_mask。然后将它作为第三个参数传递给 detector.addTemplate() 函数。这应该可以解决您的问题。
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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。
bz2

mmod_human_face_detector.dat.bz2

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

params = cv2.linemod.getDefaultLINEParams() detector = cv2.linemod.Detector(params) num_modalities = detector.getNumModalities()报错AttributeError: module 'cv2.linemod' has no attribute 'getDefaultLINEParams'

这个错误提示说明 cv2.linemod 模块中没有 getDefaultLINEParams() 方法。这可能是因为你的 OpenCV 版本太低，或者你的安装中没有包含 linemod 模块。 可以尝试更新你的 OpenCV 版本，或者重新安装 OpenCV 并...

# 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...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() detector.setMaxFeatures(1000) matcher = cv2.FlannBasedMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100]这段代码怎么改'cv2.SIFT' object has no attribute 'setMaxFeatures'这个错误会不报错

你可以将 SIFT 特征点检测器的最大特征点数量设置为 nfeatures 参数的值来解决 cv2.SIFT 对象没有 setMaxFeatures 属性的问题。下面是修改后的代码： import os import cv2 import glob # 设置文件夹...

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 cv2 if __name__ == '__main__': # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 加载人脸检测器 faca_detector = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取每一帧图像 while True: flag, frame = cap.read() # flag是否读取了图片 if not flag: break # 将图像转化为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, code = cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对每一帧灰度图像进行人脸检测 faces = faca_detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=10) # 对每一个检测到的人脸区域绘制检测方框 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame, pt1 = (x,y), pt2 = (x+w,y+h), color=[0,0,255], thickness=2) # 显示检测到的结果 cv2.imshow('face', frame) # 设置显示时长 key = cv2.waitKey(1000//24) # 注意要用整除//，因为毫秒为整数 # 按q键退出 if key == ord('q'): break # 销毁内存 cv2.destroyAllWindows() cap.release()

8. 对每一个检测到的人脸区域绘制矩形方框，使用cv2.rectangle函数，参数包括图像、矩形左上角坐标、矩形右下角坐标、颜色和线条粗细。 9. 显示检测到的结果，使用cv2.imshow函数，第一个参数为窗口名称，第二个...

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!') #...

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 os import cv2 #import sys #from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels(path): facesSamples=[] ids=[] imagePaths=[] for f in os.listdir(): result=os.path.join(path,f) imagePaths.append(result) face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: #读取列表imgesPath的每一张图片 img =cv2.imread(imagePath) #将读取的图片灰度化处理 PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) #将图像转换为数组 img_numpy=np.array(PIL_img) #检测人脸并返回人脸信息 faces=face_detector.detectMultiScale(img_numpy) #获取每张图片的id os. path. split方法将路径和名称切割开 id=int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) print(os.path.split(imagePath)) #遍历人脸信息获取x轴坐标y轴坐标w宽度h高度 for x,y,w,h in faces: #获取人脸部分数据在转换后数组内的值，将其存放到图片数据列 facesSamples.append(img_numpy[y:y+h,x:x+w]) #再将id加到对应图片数据的列表ids中 ids.append(id) #输出所有图片的id #print(ids) #返回图片数据列表以及对应id列表 return facesSamples,ids if __name__=='__main__': #图片路径 path='.data/' #获取图像数组和id标签数组 faces,ids=getImageAndLabels(path) recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) recognizer.write('trainer/trainer.yml')帮我改正错误

3. PIL_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COL0R_BGR2GRAY) 这行代码中 COL0R_BGR2GRAY应该改为 COLOR_BGR2GRAY，拼写错误。 4. print(os.path.split(imagePath)) 这行代码中，split方法应该改为splitext，以...

import numpy import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 as cv from sklearn.model_selection import train_test_split def getImgeAndLabels(path): #存放训练图片 facesSamples = [] #存放图片id ids = [] #存放路径和名称 imagPaths = [] for f in os.listdir(path): #连接文件夹路径和图片名称 result = os.path.join(path,f) #存入 imagPaths.append(result) face_detector = cv.CascadeClassifier(r'D:\pyh\envs\OpenCV\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagPath in imagPaths: #读取每一种图片 img = cv.imread(imagPath) PIL_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取每张图片的id 利用os.path.split的方法将路径和名称分割开 id = int(os.path.split(imagPath)[1].split('.')[0]) facesSamples.append(PIL_img) ids.append(id) return facesSamples,ids if __name__ == '__main__': path = './data/' faces,ids = getImgeAndLabels(path) x = np.array(faces,dtype = np.uint8) y = np.array(ids,dtype = np.uint8) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(112, 92)), #拉平转化为一维数据 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(112,92)), #定义神经网络全连接层，参数是神经元个数以及使用激活函数 tf.keras.layers.Dense(200,activation='relu'), #设置遗忘率 # tf.keras.layers.Dropout(0.2), #定义最终输出（输出10种类别，softmax实现分类的概率分布） tf.keras.layers.Dense(16,activation='softmax') ]) model.compile( optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy']) print("模型*************") model.fit(x,y,epochs=80) print("成绩***********") model.evaluate(x_test,y_test) class_name = ['u1','u2','u3', 'u4','u5','u6','u7','u8','u9','u10','u11','u12','u13',] predata = cv.imread(r'./data/5.pgm') predata = cv.cvtColor(predata, cv.COLOR_RGB2GRAY) reshaped_data = np.reshape(predata, (1, 112, 92)) #预测一个10以内的数组，他们代表对10种不同服装的可信度 predictions_single = model.predict(reshaped_data) max = numpy.argmax(predictions_single) #在列表中找到最大值 print(class_name[max-1]) plt.imshow(x_test[10],cmap=plt.cm.gray_r) plt.show()

首先通过 getImgeAndLabels 函数获取训练数据集，然后使用 train_test_split 函数将数据集分成训练集和测试集。接着使用 Sequential 模型定义了一个神经网络模型，包含了一个输入层、一个全连接层和一个输出层，其中...

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 = ''

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中读取数据，并使用给定的姿态检测器进行...

import dlib import numpy as np import cv2 predictor_model = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_model) img1 = cv2.imread('f.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY) rects = detector(img_gray, 0) print(rects[0]) for i in range(len(rects)): landmarks = np.matrix([[p.x, p.y] for p in predictor(img1, rects[i]).parts()]) print(landmarks, type(landmarks)) for idx, point in enumerate(landmarks): pos = (point[0, 0], point[0, 1]) cv2.circle(img1, pos, 3, color=(0, 255, 0)) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img1, str(idx + 1), pos, font, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('img', img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()上述代码的作用

7. 遍历矩阵中的每个关键点，使用cv2.circle()函数在照片中绘制一个绿色的圆圈，并使用cv2.putText()函数在圆圈旁边绘制一个红色数字，表示该关键点的序号。 8. 使用cv2.imshow()函数将标注好关键点的照片显示出来...

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_...

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 ...

# 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...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。