objects= img.find_features(...),这里的objects是一个四元数组吗?
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find_lbp那里是整幅图画,可以运行。。。。改成objects就会出错,我实在是搞不懂为什么!我看视频里面讲到objects确实是一个四元数组。主要想请教下第二张图片为什么出错呢
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这里是全部代码,objects那里会报错
import sensor, time, image, pyb from pyb import UART uart = UART(3, 19200) sensor.set_contrast(1) sensor.set_gainceiling(16) sensor.reset() # Initialize the camera sensor. sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) # or sensor.GRAYSCALE sensor.set_framesize(sensor.B128X128) # or sensor.QQVGA (or others) sensor.set_windowing((92,112)) sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect. sensor.skip_frames(time = 5000) #等待5s face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25) NUM_SUBJECTS = 1 #图像库中不同人数,一共6人 NUM_SUBJECTS_IMGS = 20 #每人有20张样本图片 def min(pmin, a, s): global num if a<pmin: pmin=a num=s return pmin while(True): img = sensor.snapshot() objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35) d0 = img.find_lbp((objects)) for r in objects: img.draw_rectangle(r) #d0为当前人脸的lbp特征 img = None pmin = 999999 num=0 for s in range(1, NUM_SUBJECTS+1): dist = 0 for i in range(2, NUM_SUBJECTS_IMGS+1): img = image.Image("zhongbei1/s%d/%d.pgm"%(s, i)) d1 = img.find_lbp((0, 0, img.width(), img.height())) #d1为第s文件夹中的第i张图片的lbp特征 dist += image.match_descriptor(d0, d1)#计算d0 d1即样本图像与被检测人脸的特征差异度。 print("Average dist for subject %d: %d"%(s, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS)) pmin = min(pmin, dist/NUM_SUBJECTS_IMGS, s)#特征差异度越小,被检测人脸与此样本更相似更匹配。 print(pmin) if pmin<9000: a=1 if pmin>9000: a=0 output="%d\n"%(a) uart.write(output) #print(num) # num为当前最匹配的人的编号。 print(a)
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@anto 在 objects= img.find_features(...),这里的objects是一个四元数组吗? 中说:
a
请问解决了吗?我也不清楚