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
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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。
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我想在以下这段代码中,添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

def des_distance(deep_des1,deep_des2): error = deep_des1-deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1))/float(deep_des1.shape[0]) return RMSE def deep_match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] for i in range(deep_des1.shape[0]): des = np.tile(deep_des1[i],(deep_des2.shape[0],1)) error = des - deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0]]< RMSE[small_index[1]]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0]][0],kp2_location[small_index[0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 #match sift keypoints def match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] des1 = np.matrix(deep_des1) des2 = np.matrix(deep_des2) for i in range(des1.shape[0]): des1_ = np.tile(des1[i],(des2.shape[0],1)) error = des1_ - des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0,0],0] < RMSE[small_index[1,0],0]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0,0]][0],kp2_location[small_index[0,0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 def delete_duplications(kp1,kp2,des1,des2): temp_index = [] for i in range(kp1.shape[0]): for j in range(i+1,kp1.shape[0],1): if i!=j and (kp1[i]==kp1[j]).all(): temp_index.append(j) temp = list(set(temp_index)) kp1_ = np.delete(kp1,temp,0) des1_ = np.delete(des1,temp,0) temp_index = [] for k in range(kp2.shape[0]): for l in range(k+1,kp2.shape[0],1): if k!=l and (kp2[k]==kp2[l]).all(): temp_index.append(l) temp = list(set(temp_index)) kp2_ = np.delete(kp2,temp,0) des2_ = np.delete(des2,temp,0) return kp1_,kp2_,des1_,des2_

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