写一个iou识别的C++程序

好的，我可以回答这个问题。以下是一个简单的iou识别的C程序：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main() {
char iou[4] = "IOU";
char input[4];

printf("请输入一个字符串：");
scanf("%s", input);

if (strcmp(input, iou) == ) {
printf("输入的字符串是IOU！\n");
} else {
printf("输入的字符串不是IOU！\n");
}

return ;
}

相关问题

用yolov5写一段人脸识别程序

好的，这里给您提供一个使用 YOLOv5 实现人脸识别的 Python 程序。该程序使用了YOLOv5模型对输入的图像进行目标检测，识别出图片中的人脸区域，并使用OpenCV库进行绘制和展示。

import cv2
import torch
from yolov5 import YOLOv5

# 加载YOLOv5模型
model = YOLOv5(weights="yolov5s.pt", conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

# 加载人脸检测器（这里使用的是OpenCV自带的人脸检测器）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头数据
    ret, frame = cap.read()

    # 对图像进行目标检测
    results = model.detect(frame)
    
    # 遍历检测结果，找到人脸区域
    for result in results:
        if result["class"] == "person":
            # 使用人脸检测器检测人脸区域
            gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
            for (x, y, w, h) in faces:
                # 在图像中绘制人脸区域
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 展示图像
    cv2.imshow("Face Detection", frame)
    
    # 按下 Q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行该程序后，程序会打开摄像头，并实时对摄像头输入的图像进行人脸识别。程序将检测到的人脸区域用矩形框标出，并在窗口中展示出来。您可以通过按下Q键来退出程序。

需要注意的是，该程序中使用的人脸检测器可能会存在一定的误检和漏检情况，您可以根据实际情况调整人脸检测器的参数或者使用更加准确的人脸检测器。

用c++代码写一个nms

以下是一个简单的 C++ 版本的非极大值抑制（NMS）的实现代码，假设输入框已经按照置信度从高到低排序：

#include <iostream>
#include <vector>

struct BBox {
    float xmin, ymin, xmax, ymax;
    float score;
};

float iou(const BBox& a, const BBox& b) {
    float area_a = (a.xmax - a.xmin) * (a.ymax - a.ymin);
    float area_b = (b.xmax - b.xmin) * (b.ymax - b.ymin);

    float xmin = std::max(a.xmin, b.xmin);
    float ymin = std::max(a.ymin, b.ymin);
    float xmax = std::min(a.xmax, b.xmax);
    float ymax = std::min(a.ymax, b.ymax);

    float inter_area = std::max(xmax - xmin, 0.0f) * std::max(ymax - ymin, 0.0f);
    float union_area = area_a + area_b - inter_area;
    return inter_area / union_area;
}

void nms(std::vector<BBox>& boxes, float threshold) {
    std::vector<float> scores;
    for (const auto& box : boxes) {
        scores.push_back(box.score);
    }

    std::vector<int> keep;
    while (!scores.empty()) {
        int idx_max_score = std::distance(scores.begin(), std::max_element(scores.begin(), scores.end()));
        keep.push_back(idx_max_score);

        for (const auto& i : keep) {
            for (auto it = scores.begin(); it != scores.end(); ++it) {
                if (it - scores.begin() == i) {
                    *it = -1;
                }
            }
        }

        for (auto it = scores.begin(); it != scores.end();) {
            if (*it == -1) {
                it = scores.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }

        for (auto it = boxes.begin(); it != boxes.end();) {
            if (it - boxes.begin() == idx_max_score) {
                it = boxes.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }

        for (auto it = boxes.begin(); it != boxes.end();) {
            if (iou(boxes[idx_max_score], *it) > threshold) {
                it = boxes.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }
    }

    boxes.clear();
    for (const auto& i : keep) {
        boxes.push_back(boxes[i]);
    }
}

int main() {
    std::vector<BBox> boxes = {
        {0.2, 0.1, 0.6, 0.5, 0.9},
        {0.1, 0.3, 0.7, 0.8, 0.8},
        {0.3, 0.3, 0.8, 0.9, 0.7},
        {0.4, 0.2, 0.9, 0.6, 0.5},
        {0.5, 0.1, 1.0, 0.7, 0.6},
    };
    nms(boxes, 0.5);
    for (const auto& box : boxes) {
        std::cout << box.xmin << ", " << box.ymin << ", " << box.xmax << ", " << box.ymax << ", " << box.score << std::endl;
    }
    return 0;
}

这段代码中，我们定义了一个 BBox 结构体，用于表示一个检测框的坐标和置信度。`iou` 函数用于计算两个框的交并比（IoU），`nms` 函数用于进行非极大值抑制操作。在 `nms` 函数中，我们首先将所有框的置信度存入 `scores` 容器中，用 `keep` 容器保存没有被抑制的框的索引，然后在每次循环中，找到置信度最高的框，将其索引加入到 `keep` 容器中，并将与其 IoU 大于阈值的框从 `scores` 和 `boxes` 容器中删除。最后，将被保留的框保存到 `boxes` 容器中返回。在 `main` 函数中，我们构造了一个简单的检测框列表，调用 `nms` 函数进行抑制操作，并输出结果。