min_detection_confidence和min_tracking_confidence的数值大小的作用
时间: 2023-08-06 09:03:09 浏览: 91
min_detection_confidence 和 min_tracking_confidence 这两个参数都是用来控制模型对检测到的人体关键点或面部关键点的置信度阈值的。
min_detection_confidence 用于控制检测的置信度阈值,只有当检测到的关键点的置信度高于 min_detection_confidence 才会被认为是有效的关键点。如果设置的值过高,那么可能会导致一些有效的关键点被过滤掉,从而影响模型的准确性;如果设置的值过低,那么可能会将一些不准确的关键点也加入到模型中,从而降低模型的准确性。
min_tracking_confidence 用于控制跟踪的置信度阈值,它只有在检测到关键点后才会被使用,用于判断模型是否需要继续跟踪该关键点。如果设置的值过高,那么模型可能会忽略一些有效的关键点,从而导致跟踪错误;如果设置的值过低,那么模型可能会将一些不准确的关键点也加入到模型中,从而影响模型的准确性。
相关问题
with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.1, min_tracking_confidence=0.1) as holistic:
这段代码使用了 mediapipe 库中的 Holistic 模型,用于进行人体姿态估计和面部关键点检测。其中 min_detection_confidence 和 min_tracking_confidence 分别设置了检测和跟踪的最小置信度阈值。这个模型可以用于许多应用,比如人脸识别、手势识别、动作捕捉等等。
filepath='F:\\步态数据库\\CASIA_Gait_Dataset\\DatasetB-1\\video\\001-nm-01-090.avi' cap = cv2.VideoCapture(filepath) ## Setup mediapipe instance with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: frame_count = 0 # 实际帧数计数器 pose_count = 0 # 检测到姿势的视频帧数计数器 while cap.isOpened(): success,frame = cap.read() 将输入视频的像素提高
您想将输入视频的像素提高,您可以使用OpenCV库中的resize()函数。该函数可以将图像缩放到指定的大小,从而提高图像的像素。以下是一个示例代码片段,演示如何使用resize()函数来提高输入视频的像素:
```
import cv2
filepath = 'F:\\步态数据库\\CASIA_Gait_Dataset\\DatasetB-1\\video\\001-nm-01-090.avi'
cap = cv2.VideoCapture(filepath)
# 获取原始视频的宽度和高度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 定义新的视频宽度和高度
new_width = 2 * width
new_height = 2 * height
# 创建VideoWriter对象,用于保存新的视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (new_width, new_height))
# 读取视频并将每一帧缩放到指定的大小
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if success:
resized_frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height))
out.write(resized_frame)
else:
break
# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们定义了一个新的视频宽度和高度,然后使用resize()函数将每一帧缩放到这个大小。最后,我们使用VideoWriter对象保存新的视频。