请问拍python里面用了detect检测之后，结果视频没有标框，显示no detections怎么解决

Question

Detect检测视频，结果无标注，且显示no detections

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Python中的detection模块用于执行图像对象检测任务，但如果没有正确配置相应的检测器（例如OpenCV或TensorFlow Detection API）和参数，可能会影响结果的准确性并导致no detections的结果。以下是一个可能的解决方案，使用OpenCV进行检测，并使用cv2.waitKey()函数暂停检测过程直到用户输入特定字符。

首先，确保已经安装了OpenCV库：

pip install opencv-python

接着，创建一个OpenCV处理文件（例如，opencv_video_detection.py）并添加以下代码：

import cv2
import sys

# 检测窗口大小
WINDOW_WIDTH = 640
 WINDOW_HEIGHT = 480

# 图像路径
image_path = 'path/to/your/image.jpg'

# 检测器类型和名称
detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades/OpenCV CascadeClassifier.xml)

# 定义暂停等待命令
pause_wait = input("Enter a character: ")

while True:
    # 开始帧处理
    frame = cv2.imread(image_path)
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    
    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 300)

    # 显示原始图像和边缘检测结果
    cv2.imshow('Original Image', image_path)
    cv2.imshow('Edges', edges)

    # 用户按下任意键时暂停检测
    if pause_wait.lower() == 'q':
        break

    # 如果键盘按键被按下，获取上一帧图像
    key_pressed = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 如果上一帧已识别并保存，则转换回图像并显示
    if key_pressed == ord('s'):
        prev_frame = frame
        new_frame = cv2.bitwise_and(prev_frame, prev_frame, mask=edges == None)
        cv2.imwrite('prev_frame.png', new_frame)
        cv2.imshow('Previous Frame', prev_frame)
        break

    # 其他情况（比如设备禁用、关闭窗口等）则清除所有图像和停止检测
    else:
        cv2.destroyAllWindows()
        break

这段代码会在每个视频帧结束后显示原始图像和边缘检测结果，然后等待用户输入“q”（字母Q或q），强制中断检测过程。如果在等待期间有任何按键按下，那么该帧将被保存到图片文件中，并在下一帧中继续检测。当用户按下任意键（例如，“q”）时，程序会停止当前的检测并从上一帧图像中恢复，即创建一个新的“prev_frame.png”图像作为保存帧，并显示上一帧图像。同时，程序也会清除所有的图像并结束检测流程。

注意：这个示例基于OpenCV的Haar分类器，在某些情况下可能无法准确检测图像中的物体，因为此类算法通常对颜色和纹理有较强的鲁棒性，但在处理高对比度、噪声和复杂形状时可能不如其他方法有效。此外，由于Python是解释型语言，因此可能会遇到内存不足的问题，特别是在处理大量数据时。对于大型视频，可能需要优化内存使用或调整检测器参数以提高性能。

最后，如果你使用的是Python 3.x版本，可能需要使用cv2.cv2愁布EventLoop类而不是cv2.waitKey()函数来暂停检测。以下是修改后的代码：

import cv2
import sys

# 检测窗口大小
WINDOW_WIDTH = 640
 WINDOW_HEIGHT = 480

# 图像路径
image_path = 'path/to/your/image.jpg'

# 检测器类型和名称
detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades/OpenCV CascadeClassifier.xml)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 300)

# 持续检测
cv2.evulpxEventLoop(main_function)

def main_function():
    while True:
        # 启动帧处理
        frame = cv2.imread(image_path)

        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    
        # 边缘检测
        edges = cv2.Canny(gray, 100, 300)

        # 显示原始图像和边缘检测结果
        cv2.imshow('Original Image', image_path)
        cv2.imshow('Edges', edges)

        # 用户按下任意键时暂停检测
        if pause.wait.lower() == 'q':
            break

        # 如果键盘按键被按下，获取上一帧图像
        key_pressed = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        # 如果上一帧已识别并保存，则转换回图像并显示
        if key_pressed == ord('s'):
            prev_frame = frame
            new_frame = cv2.bitwise_and(prev_frame, prev_frame, mask=edges == None)
            cv2.imwrite('prev_frame.png', new_frame)
            cv2.imshow('Previous Frame', prev_frame)
            break

        # 其他情况（比如设备禁用、关闭窗口等）则清除所有图像和停止检测
        else:
            cv2.destroyAllWindows()
            break

这个示例使用cv2.evulpxEventLoop类替代了cv2.waitKey()函数，这使得程序可以在图形化界面中运行，而非等待鼠标或键盘事件的发生。这段代码会在每个视频帧结束后显示原始图像和边缘检测结果，然后在暂停等待期间，程序会不断处理下一个视频帧，直到用户按下“q”或其他指定字符。