indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_threshold, nms_threshold)

时间: 2024-02-26 14:53:37 浏览: 205
这段代码是使用OpenCV中的dnn模块进行目标检测,其中NMSBoxes函数对目标检测结果进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression),过滤掉重叠度较高的检测框,从而得到最终的检测结果。 函数的参数解释如下: - boxes:输入的检测框,是一个列表,每个元素是一个包含4个值的列表,分别表示检测框的左上角和右下角的坐标。 - confidences:每个检测框的置信度,是一个列表,与boxes列表一一对应。 - confidence_threshold:置信度的阈值,低于该值的检测框会被过滤掉。 - nms_threshold:非极大值抑制的阈值,重叠度高于该值的检测框会被过滤掉。 因此,未解析的引用'confidence_threshold'可能是由于该变量没有被定义或声明。请检查一下代码中是否有定义或声明该变量。
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用3个不同角度的usb相机对多种物体进行拍摄并使用yolov7源代码的detect.py进行检测,针对拍摄过程中出现的多种物体产生的遮挡问题,对拍摄的图像进行结果融合,对各个角度拍摄的相机赋予权重,得到检测种类最多且设置信度最高的图形的具体代码python

好的,下面是一个简单的Python示例代码,用于实现多角度图像的融合和物体检测。请注意,这只是一个简单的示例,你需要根据你的具体需求进行修改和优化。 ``` import cv2 import numpy as np import argparse import os # 定义图像融合函数 def weighted_fusion(imgs, weights): assert len(imgs) == len(weights), 'The length of images and weights must be the same.' h, w, c = imgs[0].shape fusion_img = np.zeros((h, w, c), dtype=np.float32) for i, img in enumerate(imgs): fusion_img += img * weights[i] fusion_img = np.clip(fusion_img, 0, 255).astype(np.uint8) return fusion_img # 定义命令行参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--input", required=True, help="path to input image directory") ap.add_argument("-o", "--output", required=True, help="path to output directory") ap.add_argument("-t", "--threshold", type=float, default=0.5, help="confidence threshold for object detection") args = vars(ap.parse_args()) # 加载YOLOv7模型 net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov7.cfg", "yolov7.weights") net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) # 定义类别标签 classes = ["person", "car", "bus", "truck"] # 定义输入图像路径和权重 image_paths = [os.path.join(args["input"], "image_1.jpg"), os.path.join(args["input"], "image_2.jpg"), os.path.join(args["input"], "image_3.jpg")] weights = [0.4, 0.3, 0.3] # 加载图像并进行融合 images = [] for image_path in image_paths: image = cv2.imread(image_path) images.append(image) fusion_img = weighted_fusion(images, weights) # 对融合后的图像进行物体检测 blob = cv2.dnn.blobFromImage(fusion_img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] outputs = net.forward(output_layers) # 处理检测结果 boxes = [] confidences = [] class_ids = [] for output in outputs: for detection in output: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > args["threshold"]: center_x = int(detection[0] * fusion_img.shape[1]) center_y = int(detection[1] * fusion_img.shape[0]) w = int(detection[2] * fusion_img.shape[1]) h = int(detection[3] * fusion_img.shape[0]) x = int(center_x - w / 2) y = int(center_y - h / 2) boxes.append([x, y, w, h]) confidences.append(float(confidence)) class_ids.append(class_id) # NMS非极大值抑制 indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, args["threshold"], 0.4) # 显示检测结果 for i in indices: i = i[0] box = boxes[i] x, y, w, h = box label = classes[class_ids[i]] confidence = confidences[i] color = (0, 255, 0) cv2.rectangle(fusion_img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(fusion_img, "{}: {:.2f}".format(label, confidence), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) # 保存结果 cv2.imwrite(os.path.join(args["output"], "result.jpg"), fusion_img) ``` 以上代码假设你已经准备好了三个角度的图像,分别为`image_1.jpg`、`image_2.jpg`和`image_3.jpg`,存放在一个名为`input`的文件夹中。你需要将代码中的`yolov7.cfg`和`yolov7.weights`替换为你自己的YOLOv7模型。运行代码后,会将检测结果保存在一个名为`result.jpg`的文件中,存放在一个名为`output`的文件夹中。
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