for i in range(len(faces)): (x,y,w,h) = faces[i] if idnums[i] != -1: idum = names[idnums[i]] confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence_list[idnums[i]])) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%".format(round(100 - max(confidence_list))) cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) cv2.imshow('camera',img) k = cv2.waitKey(20) if k == 27: break

这段代码是在循环中对人脸识别结果进行处理和显示。首先，使用循环遍历所有识别出的人脸，根据 `idnums` 列表中的校验结果，将识别结果转化为对应的用户ID号或者未知。然后，根据校验结果的置信度，将置信度的百分比计算出来，并将用户ID号和置信度信息添加到识别出的人脸图像上。最后，使用 `cv2.imshow` 函数将带有识别结果的图像显示出来，并等待用户按下 ESC 键退出程序。

需要注意的是，这段代码并没有实现完整的退出机制，只能通过按下 ESC 键来退出程序。如果需要实现更加完善的退出机制，可以添加其他逻辑，例如处理其他键的按下事件等。

相关问题

程序无法执行，提示'return' 在函数外部，修改程序img = cv2.imread('matrix.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = img # 获取骨架线路径上的所有点，以及它们在三维数组中的坐标和宽度 skeleton_points = [] contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], 1]) # 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中，得到一个三维点云 point_cloud = [] for point in skeleton_points: x, y, z, width = point point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1]) point_cloud = np.array(point_cloud) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建，并返回三维点云和重建得到的三角面片 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) return point_cloud, faces

抱歉，我之前没有注意到这个问题。这是因为 `return` 语句在函数外部，所以程序无法执行。为了解决这个问题，我们可以将整个程序封装在一个函数中，然后在函数内部使用 `return` 语句返回结果。下面是修改后的程序：

import cv2
import numpy as np
from skimage import measure

def reconstruct_3d_skeleton(filename):
    # 读取二维骨架图并将其沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组
    img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8)
    for i in range(10):
        skeleton_3d[:, :, i] = img

    # 获取骨架线路径上的所有点，以及它们在三维数组中的坐标和宽度
    skeleton_points = []
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnt = contours[0]
    for i in range(len(cnt) - 1):
        p1 = cnt[i][0]
        p2 = cnt[i + 1][0]
        rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,))
        for j in range(len(rr)):
            skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], 1])

    # 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中，得到一个三维点云
    point_cloud = []
    for point in skeleton_points:
        x, y, z, width = point
        point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1])
    point_cloud = np.array(point_cloud)

    # 使用Marching Cubes算法进行三维重建，并返回三维点云和重建得到的三角面片
    verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1)
    return point_cloud, faces

这样，我们就可以通过调用 `reconstruct_3d_skeleton` 函数来实现重建，并且可以得到返回的结果。例如，下面的代码可以读取名为 `matrix.bmp` 的二维骨架图，进行三维重建，并将结果保存到 `point_cloud.npy` 和 `faces.npy` 文件中：

point_cloud, faces = reconstruct_3d_skeleton('matrix.bmp')
np.save('point_cloud.npy', point_cloud)
np.save('faces.npy', faces)

程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

这个错误通常出现在使用解包（unpacking）语法时，期望得到的变量数量与实际值数量不符导致的。在这个代码中，可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。

cv2.findContours 函数返回两个值，一个是轮廓线的数组，另一个是轮廓线的层级信息。如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本，可能返回的是三个值，第三个值为轮廓线的拓扑结构。

你可以尝试修改代码，使用以下方式来接收函数返回的值：

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本，可以尝试使用以下方式：

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

这样可以确保你只接收到轮廓线数组和层级信息，而忽略掉可能存在的拓扑结构信息。