详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数，该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说，这个函数接收两个参数，分别是 approx 和 exact，分别表示近似值和精确值。

函数内部首先使用 format 函数将 approx 和 exact 转换为字符串，并且保留了 20 位小数。接着，通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0，从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数（即数字的非 0 位数）。其中，len 函数用于计算字符串的长度，因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和 exact 的有效数字位数。

最后，函数返回 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 的差值的绝对值，即两个数的有效数字位数之间的差值。其中，np.abs 函数用于计算绝对值。需要注意的是，这个函数需要导入 numpy 库才能使用。

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class knnDetector: def __init__(self, history, dist2Threshold, minArea): self.minArea = minArea self.detector = cv2.createBackgroundSubtractorKNN( history, dist2Threshold, False ) self.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) def detectOneFrame(self, frame): if frame is None: return None # start = time.time() mask = self.detector.apply(frame) # stop = time.time() # print("detect cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, self.kernel) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, self.kernel) # stop = time.time() # print("open contours cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() contours, hierarchy = cv2.findContours( mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # stop = time.time() # print("find contours cast {} ms".format(stop - start)) i = 0 bboxs = [] # start = time.time() for c in contours: i += 1 if cv2.contourArea(c) < self.minArea: continue bboxs.append(cv2.boundingRect(c)) # stop = time.time() # print("select cast {} ms".format(stop - start)) return mask, bboxs

这段代码定义了一个名为`knnDetector`的类，其中包含了`__init__`和`detectOneFrame`两个方法。

`__init__`方法接受三个参数：`history`表示历史帧数，`dist2Threshold`表示背景和前景像素之间的距离阈值，`minArea`表示轮廓的最小面积。该方法将这些参数保存成类属性，并创建了一个背景减除器对象`detector`，该对象使用KNN算法进行背景建模。此外，还创建了一个形态学操作核`kernel`，用于对检测到的前景进行形态学操作。

`detectOneFrame`方法接受一帧图像作为输入，并返回一个元组，包含了前景掩码`mask`和检测到的边界框列表`bboxs`。该方法首先使用`detector.apply`方法对输入图像进行背景减除，得到前景掩码。然后，使用形态学操作对前景掩码进行开运算和膨胀，以去除噪声和连接前景区域。接着，使用`cv2.findContours`方法查找前景掩码中的轮廓，并筛选出面积大于等于`minArea`的轮廓，并使用`cv2.boundingRect`方法得到轮廓的边界框。最后，将所有边界框添加到`bboxs`列表中，并返回该列表及前景掩码`mask`。

解释一下这段代码 try: image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) except ValueError: contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码是在使用 OpenCV 库中的 findContours 函数进行轮廓检测，其中 img_edge2 是经过边缘检测后的灰度图像。cv2.RETR_TREE 和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 是一些参数，前者表示检测轮廓的方式为树形结构，后者表示轮廓的检测精度为简单模式。由于 findContours 函数可能会存在返回值的不同情况，所以使用 try-except 代码块来处理该函数的返回值。如果函数返回值中包含 image，则直接将 image, contours, hierarchy 三个变量赋值为返回值，否则忽略 image 的返回值。