Cuda CascadeClassifier detectMultiScale 输出不可读

Posted 2023-02-16

【中文标题】Cuda CascadeClassifier detectMultiScale 输出不可读

【英文标题】：Cuda CascadeClassifier detectMultiScale output is unreadable

【发布时间】：2020-09-01 13:51:32

【问题描述】：

我正在尝试使用带有 openCV4.4 的 CUDA 进行级联分类，但是当我运行 detectMultiScale 函数时，它给了我一个分段错误。我做错了什么？

openCV for CUDA 在 python 中的文档有限，因此很难找到使用 CUDA 进行级联分类的正确程序。

我的系统：

Quadro P620 Debian 6.3.0-18 Python 3.5.3 使用 CUDA=ON、CUDNN=ON 构建 OpenCV 4.5.0

我想出的代码：

vidcap = cv2.VideoCapture('video_file.mp4')
classifier_cuda = cv2.cuda_CascadeClassifier('cascades_file.xml')
while True:
    success, frame = vidcap.read()
    cuda_frame = cv2.cuda_GpuMat(frame)
    result = classifier_cuda.detectMultiScale(cuda_frame)
    print (result) 

classifier_cuda 和 cuda_frame 分别被识别为<cuda_GpuMat 0x7fffa9446d10> <cuda_CascadeClassifier 0x7fffa9446cf0>

已通过将代码更改为：

classifier_cuda = cv2.cuda.CascadeClassifier_create('model.xml')
while True:
    success, frame = vidcap.read()
    cuFrame = cv2.cuda_GpuMat(frame)
    output2 = cv2.cuda_GpuMat()
    output = classifier_cuda.detectMultiScale(cuFrame, output2)
    
    # And then its unclear what to use to get the detections
    # I Tried:
    final = classifier_cuda.convert(output)
    # And:
    final = classifier_cuda.convert(output2)
    # And:
    final = output.download()
    # And:
    final = output2.download()

现在的问题是结果都是空的。那么，我应该如何从我的检测多尺度中提取数据？我需要一个边界框列表 [x,y,w,h]。

【问题讨论】：

尝试提供CascadeClassifier 的完整路径，例如C:\User\..\..\opencv\data\haarcascades\cascade_file.xml

尝试为视频和级联文件提供绝对路径。

感谢@Ahmet 和 Micka，但不幸的是我已经尝试过了，但没有成功

您是否从互联网上获得了cascade_file.xml？当我使用来自互联网的çxml 时，我遇到了同样的问题。似乎.xml 仅来自/opencv/data/haarcascades 目录与detectMultiScale 一起使用。

@Ahmet 不，这是一个自定义级联，尝试了新旧布局

【参考方案1】：

output.download() 实际上对我有用，但如果没有检测到任何东西，它将是 None。

我认为您的问题是您需要将帧转换为COLOR_BGR2GRAY。

这应该可行：

source = cv2.VideoCapture('video_file.mp4')
classifier = cv2.cuda.CascadeClassifier_create('model.xml')

while True:
    success, frame = source.read()

    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gpu_frame = cv2.cuda_GpuMat(gray_frame)
    gpu_result = classifier.detectMultiScale(gpu_frame) # cuda_GpuMat
    result = gpu_result.download() # UMat

    if result is not None:
        for item in result[0]:
            (x, y, w, h) = item
            print(x, y, w, h)

（OpenCV 4.4）

【讨论】：

我还将 item[0] 更改为 item 并将 result 更改为 result[0] 以解决只有一个结果的问题。谢谢 :)

正是我所做的，将更新我的答案。 Tnx！