函数或变量 'detected' 无法识别。 出错 tupiangeshizhuanhuan (第 3 行) [detected_row, detected_colmn] = size(detected);

看起来你在使用某个特定的函数或库（如tupiangeshizhuanhuan），其中`detected`可能是来自图像处理、计算机视觉或者其他需要返回检测结果的数据结构。`detected_row` 和 `detected_colmn` 可能是要获取这个`detected`数组的行数和列数，但是遇到了识别错误，这通常表示`detected`不是一个有效的二维数组或者是None值。

解决这个问题的步骤可能包括：

1. 检查`detected`是否已经正确地从之前的步骤计算出来，如果没有，确认计算过程是否有误。
2. 确保`size()`函数是正确的，它应该能接受你提供的`detected`作为输入。
3. 如果`detected`是从用户界面或其他来源动态获取的，检查数据是否已经被正确初始化并返回。

修复的具体代码可能会像这样（假设`detected`是一个numpy数组）:

if detected is not None and isinstance(detected, np.ndarray):
    detected_row, detected_colmn = detected.shape
else:
    print("Error: detected is empty or not a valid array.")

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解释代码：class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]

这段代码定义了一个BatchSampler类，它的作用是将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。

在初始化函数中，它接受四个参数：sampler_size表示数据集的大小，batch_size表示每个batch的大小，默认为16，shuffle表示是否进行随机打乱，默认为True，drop_last表示是否去除最后一个不足batch的数据，默认为False。如果batch_size小于等于0，则会抛出ValueError异常。

在__init__函数中，它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表，并进行随机打乱（如果shuffle为True）。

在__len__函数中，它返回sampler_size，表示整个数据集中的样本数量。

在__iter__函数中，它通过迭代器的方式依次返回每个batch的索引。它将一个指针base初始化为0，一个步长step初始化为batch_size，然后进入一个无限循环，每次取出从base到base+step-1的batch索引并返回，直到base+step大于等于sampler_size时跳出循环。如果drop_last为False且base小于sampler_size，则会将剩余的索引作为最后一个batch返回。

因此，通过使用BatchSampler类，我们可以轻松地将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。

face_detected = face_original; for i = 1:size_img(1) for j = 1:size_img(2) %U range was found based on experiments if face_yuv(i, j, u) > 20 && face_yuv(i, j, u) < 74 %Set suspected face regions to 1 face_detected(i, j, r) = 255; face_detected(i, j, g) = 255; face_detected(i, j, b) = 255; else %Set non-face regions to 0 face_detected(i, j, r) = 0; face_detected(i, j, g) = 0; face_detected(i, j, b) = 0; end end end

这段代码是在YUV图像上进行人脸检测，并将检测结果标记在RGB图像上。具体来说，对于每个像素，如果它的色度分量U在20到74的范围内，则将其标记为可能是人脸区域，即在RGB图像上将其对应的像素值设置为白色（255,255,255）。否则，将其标记为非人脸区域，即在RGB图像上将其对应的像素值设置为黑色（0,0,0）。这个人脸检测算法可能是基于一些经验规则或者训练好的模型得到的，具体实现细节可能需要根据具体情况进行调整。