解决cv::dnn::NMSBoxes发生Segmentation fault

在使用cv::dnn::NMSBoxes函数时，如果发生Segmentation fault错误，可能是由于以下原因之一引起的：

1. 输入参数错误：请确保在调用cv::dnn::NMSBoxes函数时，输入参数的类型和大小正确。特别是要确保boxes和scores参数是非空的。

2. OpenCV版本不兼容：如果您使用的是较旧版本的OpenCV，则可能会发生此错误。请尝试更新到最新版本的OpenCV，并重新编译您的代码。

3. 内存泄漏：如果您的代码中存在内存泄漏，则可能会导致Segmentation fault错误。请检查您的代码并确保释放了所有分配的内存。

4. 不合理的参数值：如果您在调用cv::dnn::NMSBoxes函数时使用了不合理的参数值，例如设置了负的阈值或设置了不合理的框架大小，则可能会发生Segmentation fault错误。请确保所有参数值都是有效的。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多信息，例如代码片段和错误消息，以便我们更好地理解问题并提供更具体的解决方案。

相关问题

cv::dnn::NMSBoxes 的非dnn版本

cv::dnn::NMSBoxes是OpenCV中深度学习模块（dnn）中提供的一种非极大值抑制（NMS）的函数，用于去除检测结果中的重复框。如果不使用OpenCV的深度学习模块，可以通过以下代码实现非dnn版本的NMSBoxes函数：

void NMSBoxes(const std::vector<cv::Rect>& boxes, const std::vector<float>& scores, float score_threshold, float nms_threshold, std::vector<int>& indices) {
    // 将boxes和scores打包成一个结构体数组
    struct BoxWithScore {
        cv::Rect box;
        float score;
    };
    std::vector<BoxWithScore> boxes_with_scores;
    for (int i = 0; i < boxes.size(); i++) {
        boxes_with_scores.push_back({ boxes[i], scores[i] });
    }

    // 按照得分从高到低排序
    std::sort(boxes_with_scores.begin(), boxes_with_scores.end(), [](const BoxWithScore& a, const BoxWithScore& b) {
        return a.score > b.score;
    });

    // 执行NMS
    indices.clear();
    for (int i = 0; i < boxes_with_scores.size(); i++) {
        if (boxes_with_scores[i].score < score_threshold) {
            break;
        }
        bool keep = true;
        for (int j = 0; j < indices.size(); j++) {
            if (keep) {
                int overlap_area = (boxes_with_scores[i].box & boxes_with_scores[indices[j]].box).area();
                int union_area = boxes_with_scores[i].box.area() + boxes_with_scores[indices[j]].box.area() - overlap_area;
                keep = overlap_area * 1.0 / union_area <= nms_threshold;
            }
            else {
                break;
            }
        }
        if (keep) {
            indices.push_back(i);
        }
    }
}

以上代码仅供参考，实际的实现可能会有所不同，具体实现方式可能因模型和框架而异。

cv::dnn::NMSBoxes

cv::dnn::NMSBoxes is a function in OpenCV's deep neural network module that performs non-maximum suppression (NMS) on a set of bounding boxes. NMS is a technique used in object detection and localization to remove redundant bounding boxes and keep only the ones with the highest confidence scores.

The function takes in a vector of bounding boxes, their corresponding scores, a threshold value for the overlap between boxes, and a parameter for the maximum number of output boxes. It returns a vector of indices of the remaining boxes after NMS.

NMSBoxes is commonly used in conjunction with object detection models such as YOLO and SSD to post-process the output and improve accuracy.