if(keypoints): tmpx = 0 tmpy = 0 for i in range (0, len(keypoints)): x = keypoints[i].pt[0] y = keypoints[i].pt[1] cv2.circle(frame,(int(x),int(y)),10,(0,255,0),-1) if(x < 60): continue else: tmpx += x; tmpy += y; Postion_x = int(tmpx / 2) Postion_y = int(tmpy / 2) error = 0 else: Postion_x = 80 Postion_y = 60 error = 1 解释
时间: 2024-02-10 17:28:33 浏览: 159
facial_keypoints_detection:面部关键点检测
这段代码的作用是在给定的图像帧上绘制特征点,并计算所有x坐标大于等于60的特征点的平均位置。下面是代码的解释:
- 首先,如果存在特征点(keypoints不为空),则将tmpx和tmpy初始化为0。
- 然后,使用一个循环遍历所有特征点,获取它们的x和y坐标,并在图像帧上绘制相应的圆。如果特征点的x坐标小于60,则继续下一次循环。
- 如果特征点的x坐标大于等于60,则将其x坐标加到tmpx上,将其y坐标加到tmpy上。
- 循环结束后,计算tmpx和tmpy的平均值,将其转换为整数,并分别存储在Postion_x和Postion_y中。
- 最后,将error初始化为0。
这段代码的目的是找到图像中所有x坐标大于等于60的特征点,并计算它们的平均位置作为最终的位置。如果不存在特征点,则使用默认的位置和错误值。
阅读全文