net.setInput(cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (inWidth, inHeight), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False))
时间: 2023-05-12 09:04:34 浏览: 49
这是一个使用 OpenCV 的深度学习模块中的函数,用于将图像转换为神经网络的输入。它将图像转换为一个 blob 对象,并设置其输入。其中,frame 是输入的图像,inWidth 和 inHeight 是神经网络的输入尺寸,(127.5, 127.5, 127.5) 是均值,swapRB=True 表示交换红色和蓝色通道,crop=False 表示不进行裁剪。
相关问题
print("[INFO] colorizing image...") net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(L)) ab = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0))
这段代码的作用是使用深度学习模型对一张图片进行着色。具体来说,代码中的net是一个深度学习模型,L是一张灰度图像。首先,使用cv2.dnn.blobFromImage()函数将L转换为深度学习模型可以接受的输入格式。然后,将转换后的输入传给模型的输入层,使用net.forward()函数进行前向推理,得到模型的输出。最后,将输出进行后处理,得到着色后的彩色图像ab。
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]): 请用中文翻译这段代码
这段代码使用OpenCV的深度神经网络(DNN)模块对输入帧进行人脸检测。函数`detectFaceOpenCVDnn`接受一个预训练的神经网络(`net`)和一个输入帧(`frame`)作为输入。
输入帧首先通过`cv2.dnn.blobFromImage`函数进行预处理,将其转换为一个4维的blob。然后,使用`net.setInput(blob)`将此blob输入神经网络。
神经网络的输出(`detections`)是一个4维张量,包含输入帧中所有对象的检测结果。for循环遍历所有检测结果,并逐个处理它们。
代码中省略了每个检测结果的具体处理方法。但通常这将涉及检查检测的置信度分数,并过滤掉得分低的检测结果。函数的最终输出将是输入帧中检测到的人脸列表。
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