blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False)
时间: 2023-10-07 11:13:55 浏览: 80
这行代码使用了OpenCV的深度学习模块dnn中的函数blobFromImage。它的作用是将输入的图像转化成一种特定的格式,以便我们可以将其输入到神经网络中进行预测。
具体来说,它的参数解释如下:
- frame:输入的图像。
- 1.0:缩放因子,用于将图像像素值缩放到[0,1]之间。
- (300, 300):输出图像的大小。
- [104, 117, 123]:减去的均值值。
- False:是否进行图像通道交换。
- False:是否进行裁剪。
最终,该函数将返回一个四维的numpy数组,即blob,可以直接用于输入神经网络进行预测。
相关问题
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。
frameOpencv = frame.copy() frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0] frameOpencvDnn.shape[1] Blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn,1.0,(300,300),[104,117,123],True,False) Net.setInput(blob) Detections = net.forward() Bboxes =[]
这是一个使用OpenCV和DNN模块进行目标检测的代码段。该代码段首先将输入帧复制到一个新变量中,然后获取输入帧的高度和宽度。接下来,使用cv2.dnn.blobFromImage()函数将输入帧转换为网络所需的格式,并设置均值数值和比例因子。然后,调用网络的setInput()函数设置输入数据,对输入数据进行前向传递,并获取检测结果。最后,检测结果被存储在一个列表中。
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