解释以下代码cars = car_cascade.detectMultiScale(closing, 1.3, 7)
时间: 2024-05-28 17:13:30 浏览: 15
这行代码使用了OpenCV库中的一个级联分类器(Cascade Classifier)来检测图像中的汽车。具体来说,这个级联分类器通过训练得到一些特征,然后在输入图像中滑动一个固定大小的窗口,计算窗口内的特征值,并根据事先训练好的模型来判断这个窗口内是否存在汽车。
detectMultiScale()是级联分类器的一个函数,它的第一个参数是输入图像,第二个参数是缩放因子,表示在不同尺度上检测目标。第三个参数是最小邻域数,表示在检测过程中要求多少个相邻区域都要满足条件才能认为目标存在。该函数返回一个矩形数组,每个矩形表示一个被检测出的汽车的位置和大小。
相关问题
cars = car_cascade.detectMultiScale(closing, 1.3, 7)输出的是数组还是列表
`cars = car_cascade.detectMultiScale(closing, 1.3, 7)`输出的是Numpy数组。`detectMultiScale()`函数返回一个包含检测结果的Numpy数组,数组的每一行都代表一个检测到的对象,每个对象又是一个四元组 `(x,y,w,h)`,表示对象的左上角坐标 `(x,y)` 和宽度高度 `(w,h)`。
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
exists.\n");
return;
}
}
int block_num = find_free_block();
if (block_num == -1) {
printf("Disk full.\n");
return;
}
disk[block_num].free = 0;
current_dir.files[current这行代码是使用OpenCV库函数中的级联分类器(cascade classifier)来检测图像中的人脸。_dir.num_files].start_block = block_num;
current_dir.files[current_dir.num_files].num_blocks = 1;
strcpy(current具体来说,它使用了Haar特征分类器来对图像进行特征提取,然后使用级联_dir.files[current_dir.num_files].filename, filename);
current_dir.num_files++;
}
void rm(char* filename) {
int i分类器对提取的特征进行分类,最终输出检测到的人脸区域。
该函数接受三个参数:gray表示输入图像,1.3表示在图像金字塔中每个缩小的图像之间的;
int index = find_file(filename, current_dir);
if (index == -1) {
printf("File not found.\n比例系数,5表示每个候选矩形必须拥有的邻居数,以此来排除假阳");
return;
}
for (i = 0; i < MAX_FILES; i++) {
if (current_dir.files[i性。
该函数返回一个包含检测到的人脸区域的矩形列表。例如,以下代码将检测到].start_block == current_dir.files[index].start_block) {
disk[current_dir.files[i].start_block].free = 1;
的人脸区域用矩形框标出:
```
import cv2 as cv
face_cascade = cv.CascadeClassifier('ha current_dir.num_files--;
memmove(¤t_dir.files[i], ¤t_dir.files[i+1], (current_dir.num_filesarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv.imread('image.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
faces - i) * sizeof(file_entry));
break;
}
}
}
int main() {
format_disk();
char command[ = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv100];
char arg1[100];
char arg2[100];
while (1) {
printf(">");
scanf("%.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv.imshow('Detected faces', img)
cv.waitKey(0)
```
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