self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True self.names = locals() self.get_userinfo_fromapifile() self.sign_between = 16 self.rectimes = 1 self.tolerance = 0.39 self.avatar_between = 3 self.facefx = self.facefy = 0.5 self.facescale = 2
时间: 2023-06-25 14:07:51 浏览: 73
这段代码是用于初始化一个人脸识别的类。其中包括了一些变量的初始化,如labels、person、face_locations等用于存储人脸识别结果的信息;process_this_frame表示是否要处理当前帧的图像;onoff_face表示是否开启人脸识别功能;names用于存储人脸识别结果中的名字;sign_between、rectimes、tolerance、avatar_between、facefx、facefy、facescale等都是人脸识别算法中的参数。另外,get_userinfo_fromapifile()是一个用于从API文件中读取用户信息的函数。
相关问题
self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True
这是一段代码片段,看起来是在使用某个人脸识别库或者机器学习模型进行人脸识别。其中的变量含义如下:
- `self.labels`:存储人脸标签的列表。
- `self.person`:存储人脸名字的列表。
- `self.face_locations`:存储人脸位置的列表。
- `self.face_encodings`:存储人脸编码的列表。
- `self.face_names`:存储人脸名字的列表。
- `self.process_this_frame`:一个布尔值,表示当前帧是否需要进行处理。如果为True,则进行人脸识别处理,否则跳过。
self.ims, self.labels = read_txt(txt_path)
这段代码是调用`read_txt()`函数从指定的文本文件(`txt_path`)中读取数据,并将读取到的数据分别赋值给`self.ims`和`self.labels`。
可能的情况是,`read_txt()`函数会解析文本文件,提取出图像数据和对应的标签,并返回这些数据。然后,通过将返回的图像数据赋值给`self.ims`,将返回的标签赋值给`self.labels`,将这些数据存储在类实例的属性中,以便后续的数据处理或模型训练使用。