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标题: mtcnn推理图片尺寸 [打印本页]

作者: liuwenhua    时间: 2019-12-23 15:38
标题: mtcnn推理图片尺寸
capture = cv2.VideoCapture(0)
    while (True):
        tic()
        ret, img = capture.read()
        if ret == True:
            #img = cv2.imread('./test4.jpg')
            print(img.shape)
            img = cv2.resize(img,(450,344))
            #img = cv2.resize(img,(640,480))
            img_matlab = img.copy()
            img_matlab = cv2.cvtColor(img_matlab, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            toc()
            print("capture--------------------")
            #img_matlab = img.copy()
            #tmp = img_matlab[:,:,2].copy()
            #img_matlab[:,:,2] = img_matlab[:,:,0]
            #img_matlab[:,:,0] = tmp
            tic()
            # check rgb position
            boundingboxes, points = detect_face(img_matlab, minsize, pnet_rknn_list, rnet_rknn, onet_rknn, threshold, False, factor)
            toc()
            tic()
            img = drawBoxes(img, boundingboxes)
推理时图片尺寸必须为(450,344),可以改为自己想要的尺寸?如果可以改的话,应该怎么进行修改,谁遇到类似问题,求指导


作者: jefferyzhang    时间: 2019-12-24 08:22
改shape需要改模型,rknn模型的输入、输出、batch都必须是固定的静态图
作者: liuwenhua    时间: 2019-12-24 08:52
问题已解决,谢谢
作者: zengwubin    时间: 2020-3-20 11:18
liuwenhua 发表于 2019-12-24 08:52
问题已解决,谢谢

请问, 能说下你是怎么做的吗?

作者: liuwenhua    时间: 2020-3-24 15:12
zengwubin 发表于 2020-3-20 11:18
请问, 能说下你是怎么做的吗?

PNET_PYRAMID= np.array([[1152,648],[817,460],[580,326],[411,231],[292,164],[207,117],[147,83],[104,59],[74,42],[53,30],
[37,21],[27,15],[19,11]])
PNET_PYRAMID_ARR= np.array([[[1, 2, 571, 319],[1, 4, 571, 319]],[[1, 2, 404, 225],[1, 4, 404, 225]],
[[1,2,285,158],[1,4,285,158]],[[1, 2,201,111],[1, 4, 201,111]],[[1, 2, 141, 77],[1,4,141,77]],[[1,2,99,54],[1, 4,99,54]],
[[1,2,69,37],[1,4,69,37]],[[1,2,47,25],[1,4,47,25]],[[1,2,32,16],[1,4,32,16]],[[1,2,20,11],[1,4,20,11]],
[[1,2,14,6],[1,4,14,6]],[[1, 2, 9, 3],[1, 4, 9, 3]],[[1, 2, 5, 1],[1, 4, 5, 1]]])
作者: liuwenhua    时间: 2020-3-24 15:13
liuwenhua 发表于 2020-3-24 15:12
PNET_PYRAMID= np.array([[1152,648],[817,460],[580,326],[411,231],[292,164],[207,117],[147,83],[104 ...

根据自己输入图片的尺寸,生成自己的p网络




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