img_blob = cv2.dnn.blobFromImage(img,1,(300,300),(104,177,123),swapRB=True)
时间: 2023-04-08 16:02:12 浏览: 84
这是一个关于计算机视觉的问题,我可以回答。这行代码是使用 OpenCV 中的 dnn 模块创建一个图像的 blob,用于输入到深度学习模型中进行推理。其中,img 是输入的图像,(300,300) 是 blob 的大小,(104,177,123) 是均值减法,swapRB=True 表示交换图像的红色和蓝色通道。
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解释代码 blob = cv2.dnn.blobFromImage(img_input, 1 / 255.0, (input_width, input_height), crop=False)
这行代码是使用OpenCV中的深度学习模块(dnn)从输入图片(img_input)中生成一个blob对象。Blob对象是多维数组,通常用于神经网络的数据输入。在这个函数中,我们将图片大小缩放为指定的输入宽度(input_width)和输入高度(input_height),并将像素值归一化到0到1的范围内。crop参数指定是否进行裁剪,如果为True,则会将图像中心裁剪成指定的尺寸,如果为False,则会按比例调整图像大小以适应指定的输入尺寸。
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。