1.怎么解决 c++ 没有与参数列表匹配的函数函数 重载函数
2.C# 使用OpenCV在一张里寻找人脸
3.python检测人数代码?
4.没有与参数列表匹配的 重载函数 "cv::CascadeClassifier::detectMultiScale"
5.好ç©ççµèå°ä»£ç
6.cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(30,30));
怎么解决 c++ 没有与参数列表匹配的 重载函数
就是你给openCV的CascadeClassifier类的detectMultiScale函数传递的参数不对啊。//比如有如下三个重载函数bool isGood(int i);
bool isGood(int i,源码原理std::vector<int>& v);
bool isGood(int i,std::string& s);
//但是你调用了
int i=1,j=2;
bool ok=isGood(i,j); //这里就会说“没有与参数列表匹配的重载函数”
//因为三个重载函数没有接受两个整数的
//你给的参数列表没法和其中的某个匹配
C# 使用OpenCV在一张里寻找人脸
在C#中利用OpenCV进行人脸检测的过程相当直接。首先,函数函数你需要下载一个叫做emgucv的源码原理库,它是函数函数OpenCV的.NET封装版本,可以从sourceforge.net或者github.com/emgucv获取。源码原理易语言源码行数这里推荐下载编译好的函数函数稳定版,以确保项目的源码原理顺利进行。
人脸识别的函数函数关键在于Haar特征分类器,OpenCV内置了一些预训练的源码原理人脸模型,如haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_frontalface_alt2.xml。函数函数你可以在github.com/opencv/opencv的源码原理仓库中找到这些文件。将它们下载并放置在OpenCV的函数函数目录下,即可用于人脸检测。源码原理
在C#工程中,函数函数apk源码打包软件你可以通过NuGet包管理器添加对OpenCV的引用。然后,选择一张待识别的,确保它位于编译输出目录。配置OpenCV以利用显卡运算(如果设备支持),这将大大提高处理速度。通过CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice检查设备是网页投票网站源码否支持,然后使用CvInvoke.UseOpenCL启用GPU运算。
在代码中,创建级联分类器对象,如"haarcascade_frontalface_alt.xml",并加载图像转为灰度图并调整亮度。接下来,调用DetectMultiScale方法在图像中查找人脸,外卖骑手端源码该方法会返回一个Rectangle数组,因为一张可能包含多个人脸。
检测到人脸后,需要对每个矩形区域进行剪切并保存。这个过程可能会比预处理和检测稍微复杂,因为需要循环处理。运行程序后,冰刃icesword 源码你将在输出目录看到检测到的人脸。
最后,需要注意的是,人脸检测对图像尺寸敏感,过小的人脸可能会影响检测效果。测试时,确保人脸足够大。
完成上述步骤后,你将看到编译后的程序运行效果。如果你在技术方面有任何问题,可以添加小编mm进行交流。
python检测人数代码?
您好!下面是一个使用 OpenCV 库来检测人数的 Python 代码:
import cv2
# 读入视频文件
video = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 创建人体检测器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
# 初始化人数计数器
people_count = 0
# 循环读取每一帧
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = video.read()
# 如果视频结束,退出循环
if not ret:
break
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用人体检测器检测人体
bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
# 将检测到的人体绘制矩形框
for (x, y, w, h) in bodies:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (, 0, 0), 2)
# 将矩形框中的人数加 1
people_count += len(bodies)
# 显示当前帧
cv2.imshow("Frame", frame)
# 如果按下 'q' 键,退出循环
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 输出总人数
print(f'Total people count: { people_count}')
在上面的代码中,我们还初始化了一个 people_count 变量来记录人数,并在每一帧中通过检测到的人体数量来更新人数计数器。最后,我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧的图像,并使用 waitKey 函数来检测是否按下了 'q' 键。如果按下 'q' 键,就会退出循环。
在循环结束后,我们使用了 destroyAllWindows 函数来关闭所有打开的窗口,并使用 print 函数输出总人数。
如果我的回答对您有帮助,望采纳!谢谢
没有与参数列表匹配的 重载函数 "cv::CascadeClassifier::detectMultiScale"
用具体代码说话。
vector<Rect> faces;
vector<Rect> nestedObjects;
vector<Rect>::const_iterator r;
vector<Rect>::const_iterator nr;
我跟踪到的结果是vector的释放出了问题,然后把上面那些vector都作为全局变量,不让释放,就可以用了
vs 在mfc中
希望对大家有帮助
好ç©ççµèå°ä»£ç
#coding=utf-8
#表æ è¯å«
import cv2
from keras.models import load_model
import numpy as np
import chineseText
import datetime
startTime = datetime.datetime.now()
emotion_classifier = load_model(
'classifier/emotion_models/simple_CNN.-0..hdf5')
endTime = datetime.datetime.now()
print(endTime - startTime)
emotion_labels = {
0: 'çæ°',
1: 'åæ¶',
2: 'ææ§',
3: 'å¼å¿',
4: 'é¾è¿',
5: 'æå',
6: 'å¹³é'
}
img = cv2.imread("img/emotion/emotion.png")
face_classifier = cv2.CascadeClassifier(
"C:\Python\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_classifier.detectMultiScale(
gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(, ))
color = (, 0, 0)
for (x, y, w, h) in faces:
gray_face = gray[(y):(y + h), (x):(x + w)]
gray_face = cv2.resize(gray_face, (, ))
gray_face = gray_face / .0
gray_face = np.expand_dims(gray_face, 0)
gray_face = np.expand_dims(gray_face, -1)
emotion_label_arg = np.argmax(emotion_classifier.predict(gray_face))
emotion = emotion_labels[emotion_label_arg]
cv2.rectangle(img, (x + , y + ), (x + h - , y + w - ),
(, , ), 2)
img = chineseText.cv2ImgAddText(img, emotion, x + h * 0.3, y, color, )
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(,));
å¨OpenCV 4ä¸ï¼`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`被æ¿æ¢ä¸º`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`ï¼å æ¤æ¨éè¦å°ä»£ç ä¸ç`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`æ¿æ¢ä¸º`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`ãå¦å¤ï¼å¨ä½¿ç¨`cv::CascadeClassifier`ç±»è¿è¡äººè¸æ£æµæ¶ï¼éè¦ç¡®ä¿å·²ç»æ£ç¡®å è½½äºçº§èåç±»å¨ï¼å¹¶ä¸è¾å ¥å¾åçé¢è²ç©ºé´æ¯ç°åº¦å¾åã
ä¸é¢æ¯ä¸ä¸ªç¤ºä¾ä»£ç ç段ï¼å±ç¤ºäºå¦ä½ä½¿ç¨OpenCV 4ä¸ç`cv::CascadeClassifier`ç±»è¿è¡äººè¸æ£æµï¼
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::CascadeClassifier face_cascade;
if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {
std::cerr << "Error loading face cascade\n";
return -1;
}
cv::Mat frame = cv::imread("test.jpg");
if (frame.empty()) {
std::cerr << "Error loading image\n";
return -1;
}
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
std::vector<cv::Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(, ));
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
cv::rectangle(frame, faces[i], cv::Scalar(0, 0, ), 2);
}
cv::imshow("Faces", frame);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
å¨è¿ä¸ªç¤ºä¾ä¸ï¼æ们é¦å å è½½äºçº§èåç±»å¨ï¼`haarcascade_frontalface_default.xml`ï¼ï¼ç¶åè¯»å ¥ä¸å¼ æµè¯å¾åãæ¥çï¼å°è¾å ¥å¾å转æ¢ä¸ºç°åº¦å¾åï¼å¹¶ä½¿ç¨`detectMultiScale`å½æ°å¯¹å ¶è¿è¡äººè¸æ£æµãæåï¼å¨æ£æµå°ç人è¸å¨å´ç»å¶ç©å½¢æ¡ï¼å¹¶æ¾ç¤ºç»æå¾åã