data, bbox, _ = detector.detectAndDecode(image)
时间: 2024-05-27 16:10:12 浏览: 21
这行代码使用了一个名为 detector 的对象对图像进行检测和解码操作,并将结果分别赋值给了 data、bbox 和 _ 变量。其中,data 变量存储了解码后的数据,bbox 变量存储了检测到的物体的边界框信息,_ 变量则存储了一些额外的信息,但在这里没有被使用。具体的实现细节需要看看 detector 对象的定义和实现。
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如何将下面的代码结果保存到csv里? from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction
可以使用 Python 的 csv 模块将结果保存到 CSV 文件中。具体步骤如下:
1. 导入 csv 模块
2. 创建一个 csv 文件,可以使用 Python 的 open() 函数
3. 创建一个 csv.writer 对象,用于将数据写入 CSV 文件中
4. 将数据写入 CSV 文件中,可以使用 writerow() 函数
5. 关闭 CSV 文件,可以使用 Python 的 close() 函数
下面是一个示例代码,将 single_face_prediction 的结果保存到名为 "output.csv" 的 CSV 文件中:
```python
import csv
# 创建 CSV 文件
with open("output.csv", mode="w", newline="") as file:
# 创建 writer 对象
writer = csv.writer(file)
# 写入表头
writer.writerow(["face_id", "bbox", "landmarks", "action_units", "emotion", "face_pose"])
# 写入数据
for i, prediction in enumerate(single_face_prediction):
face_id = i + 1
bbox = prediction["bbox"]
landmarks = prediction["landmarks"]
action_units = prediction["action_units"]
emotion = prediction["emotion"]
face_pose = prediction["face_pose"]
writer.writerow([face_id, bbox, landmarks, action_units, emotion, face_pose])
# 关闭 CSV 文件
file.close()
```
请根据实际情况修改代码中的文件路径和表头。
import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解,并告诉我代码的亮点和难点
这段代码实现了使用 Mediapipe 库进行人脸检测,并在检测到人脸时在人脸周围绘制矩形框和关键点,并显示帧率。以下是代码的解析讲解:
1. 导入需要的库:
```python
import cv2
import mediapipe as mp
import time
```
2. 创建人脸检测器的类 FaceDetector,并初始化类中的参数:
```python
class FaceDetector():
def __init__(self, minDetectionCon=0.5):
self.minDetectionCon = minDetectionCon
self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection
self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon)
```
其中,minDetectionCon 表示人脸检测的置信度阈值,mpFaceDetection 和 mpDraw 是 Mediapipe 库中的人脸检测和绘图工具类,faceDetection 是人脸检测器对象。
3. 在 findFaces 方法中,调用人脸检测器对象的 process 方法进行人脸检测,并将检测结果中的人脸位置信息和置信度提取出来:
```python
def findFaces(self, img, draw=True):
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
self.results = self.faceDetection.process(imgRGB)
bboxs = []
if self.results.detections:
for id, detection in enumerate(self.results.detections):
bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box
ih, iw, ic = img.shape
bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \
int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih)
bboxs.append([id, bbox, detection.score])
```
其中,bbox 表示人脸的矩形框的左上角坐标和宽高,bboxs 是一个列表,存储每个检测到的人脸的信息,包括人脸 ID、矩形框和置信度。
4. 在 fancyDraw 方法中,根据人脸位置信息和关键点绘制矩形框和关键点:
```python
def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1):
x, y, w, h = bbox
x1, y1 = x + w, y + h
cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt)
# Top Left x,y
cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t)
cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t)
# Top Right x1,y
cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t)
cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t)
# Bottom Left x,y1
cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t)
cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t)
# Bottom Right x1,y1
cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t)
cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t)
return img
```
5. 在 main 函数中,读取视频流,并调用人脸检测器的 findFaces 方法进行人脸检测和绘制:
```python
def main():
cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4")
pTime = 0
detector = FaceDetector()
while True:
success, img = cap.read()
img, bboxs = detector.findFaces(img)
print(bboxs)
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
```
6. 代码亮点:
- 使用 Mediapipe 库中的人脸检测器和绘图工具类,简化了人脸检测和绘制的实现过程;
- 在 fancyDraw 方法中,根据人脸位置信息和关键点绘制矩形框和关键点,使得人脸检测结果更加直观。
7. 代码难点:
- 对于初学者来说,理解 Mediapipe 库中的人脸检测器和绘图工具类的使用方法可能比较困难;
- 在 fancyDraw 方法中,需要根据人脸位置信息和关键点计算出矩形框的位置和大小,并绘制出矩形框和关键点,需要一定的数学基础和编程经验。