def detectFaceOpenCVDnn(net, frame): blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False) frameHeight = frame.shape[0] frameWidth = frame.shape[1] net.setInput(blob) detections = net.forward() for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > conf_threshold: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3)) # print(len(mask[mask == 255])) # print(len(mask[mask == 0])) return (len(mask[mask == 255])) / (len(mask[mask == 255]) + len(mask[mask == 0])) return 0

这是一个使用 OpenCV 和深度学习模型进行人脸检测并计算人脸面积的函数。具体来说，它使用 OpenCV 中的 dnn 模块加载一个预训练的神经网络模型，并对输入的图像进行前向传递以得到人脸检测结果。然后，它循环遍历这些检测结果，并根据置信度阈值筛选出置信度高的检测结果。对于每个被筛选出的检测结果，它将其对应的人脸区域提取出来，并将其转换为 HSV 颜色空间。然后，它根据预设的颜色范围，使用 cv2.inRange 函数生成对应的颜色掩膜，并将两个掩膜相加。最后，它将掩膜进行模糊处理，并计算人脸区域中颜色为目标颜色的像素占总像素数的比例作为人脸面积。如果没有检测到人脸，则返回 0。

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编写一个车辆检测函数detect_vehicles(frame)

编写一个车辆检测函数`detect_vehicles(frame)`通常涉及到图像处理和计算机视觉中的目标检测技术。这里我们可以使用OpenCV库和预训练的模型，如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些模型能够识别图像中的物体，包括车辆。

以下是一个简单的例子，假设我们已经有了一个已经训练好的车辆检测模型：

import cv2
import numpy as np

class VehicleDetector:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_path, "model.cfg")
        self.classes = ["vehicle"]  # 假设我们的模型只识别车辆

    def detect_vehicles(self, frame):
        # 将图片从BGR转换为RGB，因为dnn模块默认是BGR
        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 设置输入blob
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame_rgb, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

        # 运行模型进行前向传播
        self.model.setInput(blob)
        detections = self.model.forward()

        # 解析输出并找到车辆
        vehicles = []
        for i in range(0, detections.shape[2]):
            confidence = detections[0, 0, i, 2]
            if confidence > 0.5:  # 阈值可以根据实际需求调整
                class_id = int(detections[0, 0, i, 1])
                if class_id == self.classes.index("vehicle"):
                    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]])
                    (x, y, w, h) = box.astype("int")
                    vehicles.append((x, y, x+w, y+h))  # 返回车辆的边界框坐标

        return vehicles

# 使用示例
detector = VehicleDetector("path_to_your_model.weights")  # 替换为你的模型路径
frame = cv2.imread("image.jpg")  # 替换为你要检测的图片路径
detected_vehicles = detector.detect_vehicles(frame)

在这个例子中，`detect_vehicles`函数首先读取一张图像，然后通过网络模型运行前向传播得到每个可能的目标的预测结果。如果检测到的车辆（即class_id等于"vehicle"）的置信度高于某个阈值，就将其边界框添加到`vehicles`列表中。