centernet: keypoint triplets for object detection
时间: 2023-04-28 22:01:11 浏览: 71
Centernet是一种用于目标检测的神经网络模型,它使用Keypoint Triplets技术来检测物体。Keypoint Triplets是一种基于三个关键点的检测方法,它可以在图像中检测出物体的位置、大小和方向等信息。Centernet使用Keypoint Triplets技术来检测物体,可以提高检测的准确性和速度。
相关问题
TypeError: Expected cv::KeyPoint for argument 'keypoints'
这个错误是由于参数 'keypoints' 需要传递一个 cv::KeyPoint 类型的对象,但实际传递的参数类型不正确导致的。请确保你传递给该函数的参数是 cv::KeyPoint 类型的对象。你可以检查一下传递给该函数的参数是否正确,并且确保它是一个 cv::KeyPoint 类型的对象。如果还有其他问题,请提供更多的上下文和代码,我会尽力帮助你解决问题。
cv::KeyPoint
cv::KeyPoint是OpenCV库中的一个类,用于表示图像中的关键点。它包含了关键点的坐标、尺度、方向和响应等信息。cv::KeyPoint的定义如下:
```cpp
class CV_EXPORTS_W_SIMPLE KeyPoint
{
public:
// 默认构造函数
KeyPoint();
// 构造函数,传入关键点坐标、尺度、方向和响应
KeyPoint(float x, float y, float _size, float _angle = -1, float _response = 0, int _octave = 0, int _class_id = -1);
// 关键点坐标
float pt.x, pt.y;
// 关键点尺度
float size;
// 关键点方向
float angle;
// 关键点响应
float response;
// 关键点所在金字塔层级
int octave;
// 类别标识
int class_id;
};
```
cv::KeyPoint类提供了一些常用的方法和操作符重载,可以方便地对关键点进行操作和计算。例如,可以使用`keypoint1.pt`获取关键点1的坐标,使用`keypoint1.size`获取关键点1的尺度。还可以使用比较操作符对关键点进行排序或筛选。
这是关于cv::KeyPoint类的简要介绍,如果你有更多关于它的问题,可以继续提问。