{"result":null,"log_id":3195168169,"error_msg":"chin contour is occlusion","cached":0,"error_code":223125,"timestamp":1716105195}
时间: 2024-06-02 16:04:56 浏览: 28
这个返回结果是一个错误信息,其中"chin contour is occlusion"是错误信息的具体内容,意思是检测到人脸的下巴轮廓被遮挡了。这个错误信息通常出现在人脸识别或者人脸检测等相关领域。根据错误码223125,该错误属于OpenAI的AI人脸识别API返回的错误码,可能是由于人脸被遮挡导致无法进行正确识别。
相关问题
cv::findContours()
cv::findContours() 是 OpenCV 库中的一个函数,用于在二值图像中查找轮廓。它的函数原型为:
```cpp
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point())
```
参数说明:
- `image`:输入的二值图像,通常为灰度图像或者二值化后的图像。
- `contours`:检测到的轮廓结果,以向量形式存储,每个轮廓由一系列的点组成。
- `hierarchy`:可选的输出参数,用于表示轮廓间的关系,如父子关系等。
- `mode`:轮廓检测模式,有以下几种可选:
- `cv::RETR_EXTERNAL`:只检测外部轮廓。
- `cv::RETR_LIST`:检测所有轮廓,不建立层级关系。
- `cv::RETR_TREE`:检测所有轮廓,并建立完整的层级关系。
- `cv::RETR_CCOMP`:检测所有轮廓,并将其组织为两层的层级结构。
- `method`:轮廓近似方法,有以下几种可选:
- `cv::CHAIN_APPROX_NONE`:存储所有的轮廓点。
- `cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE`:压缩水平、垂直和对角方向的轮廓,只保留端点。
- `cv::CHAIN_APPROX_TC89_L1` 和 `cv::CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:使用 Teh-Chin 链码的一种逼近算法。
- `offset`:可选的偏置参数,用于指定轮廓点的偏移量。
使用 `findContours()` 函数可以方便地检测并获取图像中的轮廓信息,从而用于后续的形状分析、对象检测等任务。
cv::findcontours用法
cv::findContours是OpenCV中一个非常常用的函数,用于在二值图像中查找轮廓。其语法如下:
```cpp
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point());
```
其中,各个参数的含义如下:
- `image`:输入二值图像,通常为灰度图像或二值化后的图像;
- `contours`:输出的轮廓数组,每个轮廓是一组点的数组,以cv::Mat或std::vector<cv::Point>形式存储;
- `hierarchy`:可选的轮廓层次结构数组,用于存储轮廓间的关系,以cv::Mat或std::vector<cv::Vec4i>形式存储;
- `mode`:轮廓查找模式,可以是`CV_RETR_EXTERNAL`(仅查找最外层轮廓),`CV_RETR_LIST`(查找所有轮廓,但不建立轮廓间的关系)等,具体可参考官方文档;
- `method`:轮廓近似方法,可以是`CV_CHAIN_APPROX_NONE`(保存所有轮廓点),`CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`(仅保存轮廓端点),`CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`(使用Teh-Chin链逼近算法),具体可参考官方文档;
- `offset`:可选的偏移量,用于指定轮廓相对于原图的位置。
使用cv::findContours函数的基本步骤如下:
1. 将原始图像转为二值图像;
2. 对二值图像进行形态学处理(如膨胀、腐蚀等);
3. 调用cv::findContours函数查找轮廓;
4. 对轮廓进行处理(如绘制、计算轮廓面积等)。
下面是一个简单的示例代码:
```cpp
cv::Mat grayImg, binImg;
cv::cvtColor(srcImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::threshold(grayImg, binImg, 0, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::findContours(binImg, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
cv::drawContours(srcImg, contours, -1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
```
该代码将原始图像转为灰度图像,再二值化得到二值图像,然后使用cv::findContours函数查找轮廓,并绘制出所有轮廓。