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  • 请问如何让find_features函数返回人脸中心区域的坐标值,而且find_features函数的rio是什么意思



    • import sensor, time, image, pyb

      led = pyb.LED(3)

      Reset sensor

      sensor.reset()

      Sensor settings

      sensor.set_contrast(1)
      sensor.set_gainceiling(16)

      HQVGA and GRAYSCALE are the best for face tracking.

      sensor.set_framesize(sensor.HQVGA)
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

      face_cascade = image.HaarCascade("frontalface", stages=25)

      #stages值未传入时使用默认的stages。stages值设置的小一些可以加速匹配,但会降低准确率。
      print(face_cascade)

      clock = time.clock()

      while (True):
      clock.tick()

      img = sensor.snapshot()
      
      #注意:比例因子越低,图像越小,检测的对象越小。
      #阈值越高,检测率越高,误报越多。
      objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale=1.35, roi)
      
      #image.find_features(cascade, threshold=0.5, scale=1.5),thresholds越大,
      #匹配速度越快,错误率也会上升。scale可以缩放被匹配特征的大小。
      
      #在找到的目标上画框,标记出来
      
      for r in objects:
          img.draw_rectangle(r)
          a = r.x()
          print(a)
          #time.sleep(100)  #延时100ms
      

      print(clock.fps())



    • 希望有大佬可以告诉我人脸区域的中心坐标可以这么输出



    • 请问例程中 r 的四个参数如单独输出



    • 或者说如何单独的输出r的四个参数





    • 你直接print(r)就知道了,这是一个列表。