,可以通过以下步骤实现:
import cv2
import numpy as np
model_path = 'path_to_model_file'
config_path = 'path_to_config_file'
edge_boxes = cv2.ximgproc.createEdgeBoxes()
edge_boxes.setMaxBoxes(100) # 设置最大边界框数量
edge_boxes.setAlpha(0.65) # 设置边界框的置信度阈值
edge_boxes.setBeta(0.75) # 设置边界框的大小调整参数
edge_boxes.loadModel(model_path, config_path)
请注意,path_to_model_file
和path_to_config_file
应替换为实际的模型文件和配置文件的路径。
image_path = 'path_to_image_file'
image = cv2.imread(image_path)
# 对图像进行预处理,例如调整大小、灰度化等
# ...
# 将图像转换为浮点型数据
image = np.float32(image) / 255.0
请将path_to_image_file
替换为实际的图像文件路径。
boxes, scores = edge_boxes.getBoundingBoxes(image)
# 可以根据得分对边界框进行排序
sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]
sorted_boxes = boxes[sorted_indices]
sorted_scores = scores[sorted_indices]
现在,sorted_boxes
中存储了按得分排序的边界框位置。
这是一个基本的示例,用于在OpenCV Python中获取EdgeBoxes模型的位置。根据具体的应用场景和需求,可能需要进行更多的参数调整和图像处理步骤。关于OpenCV Python的更多详细信息和功能,请参考腾讯云的OpenCV Python产品介绍链接:OpenCV Python产品介绍。
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