cv::dnn::NMSBoxes发生Segmentation fault

"Segmentation fault" 错误通常是由于访问了不允许访问的内存地址导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题：

1. 确保你使用的是最新版本的 OpenCV 库，因为旧版本中可能存在已知的问题。

2. 检查你的代码是否正确地初始化了相关的变量。例如，在使用 cv::dnn::NMSBoxes() 函数之前，你需要正确地初始化 boxes 和 scores。

3. 确认你的输入数据是否正确。如果输入的 boxes 或 scores 数据格式不正确，也会导致 "Segmentation fault" 错误。

4. 如果你正在处理大量数据，请考虑将其拆分成较小的块进行处理，以避免内存问题。

5. 如果问题仍然存在，请尝试在调试模式下运行程序，并使用调试器跟踪错误。这将有助于确定问题出现的确切位置。

希望这些解决方案能帮助你解决问题。

相关问题

cv::dnn::NMSBoxes 的非dnn版本

cv::dnn::NMSBoxes是OpenCV中深度学习模块（dnn）中提供的一种非极大值抑制（NMS）的函数，用于去除检测结果中的重复框。如果不使用OpenCV的深度学习模块，可以通过以下代码实现非dnn版本的NMSBoxes函数：

void NMSBoxes(const std::vector<cv::Rect>& boxes, const std::vector<float>& scores, float score_threshold, float nms_threshold, std::vector<int>& indices) {
    // 将boxes和scores打包成一个结构体数组
    struct BoxWithScore {
        cv::Rect box;
        float score;
    };
    std::vector<BoxWithScore> boxes_with_scores;
    for (int i = 0; i < boxes.size(); i++) {
        boxes_with_scores.push_back({ boxes[i], scores[i] });
    }

    // 按照得分从高到低排序
    std::sort(boxes_with_scores.begin(), boxes_with_scores.end(), [](const BoxWithScore& a, const BoxWithScore& b) {
        return a.score > b.score;
    });

    // 执行NMS
    indices.clear();
    for (int i = 0; i < boxes_with_scores.size(); i++) {
        if (boxes_with_scores[i].score < score_threshold) {
            break;
        }
        bool keep = true;
        for (int j = 0; j < indices.size(); j++) {
            if (keep) {
                int overlap_area = (boxes_with_scores[i].box & boxes_with_scores[indices[j]].box).area();
                int union_area = boxes_with_scores[i].box.area() + boxes_with_scores[indices[j]].box.area() - overlap_area;
                keep = overlap_area * 1.0 / union_area <= nms_threshold;
            }
            else {
                break;
            }
        }
        if (keep) {
            indices.push_back(i);
        }
    }
}

以上代码仅供参考，实际的实现可能会有所不同，具体实现方式可能因模型和框架而异。

cv::dnn::NMSBoxes

cv::dnn::NMSBoxes is a function in OpenCV's deep neural network module that performs non-maximum suppression (NMS) on a set of bounding boxes. NMS is a technique used in object detection and localization to remove redundant bounding boxes and keep only the ones with the highest confidence scores.

The function takes in a vector of bounding boxes, their corresponding scores, a threshold value for the overlap between boxes, and a parameter for the maximum number of output boxes. It returns a vector of indices of the remaining boxes after NMS.

NMSBoxes is commonly used in conjunction with object detection models such as YOLO and SSD to post-process the output and improve accuracy.