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截取框出图片的预测代码

重理os

重理OpenCV实验一作业

1.利用OPNECV提供的函数实现KNN背景剪除法。 BackgroundSubtractorKNN() 2.分析右图中被注释掉的两行代码，通过运行程序和查阅资料判断这两行代码的作用，用中文对这两行代码的功能进行注释。 运行Farneback稠密光流。 使用openCV提供的函数calcOpticalFlowFarneback( prev, next, flow, pyr_scale, levels, winsize, iterations, poly_n, poly_sigma, flags)。 运行实验文档中的’稠密流光.py’，对程序中三个注释中的提问做出回答； 将光流函数中的参数做出调整，观察结果有没有变化：增加金字塔层数，减小窗口大小并运行程序；

1在自己的电脑上安装和配置YOLOv5和labelme软件，下载MaskDataSet数据集。 原始的MaskDataSet数据集中戴口罩的人脸远大于不戴口罩的人脸，导致不戴口罩人脸的召回率很低。请收集更多的不戴口罩人脸，用labelme打标签后添加到原始的MaskDataSet数据集中再训练YOLOv5模型，看能否提高不戴口罩人脸的准确性。 2结合训练完后模型train\expn文件夹中的混淆矩阵、PR曲线、F1指标曲线，分析模型的性能。 3再收集不戴口罩和带口罩人脸各20张，用上面训练好的模型做测试，计算各类的TP、FP、TN、FN，精确率、召回率、F1分数。

1完成右图的特征匹配，并用RANSAC方法寻找最佳的匹配点对和单应矩阵。 2完成下面三幅图的全景图拼接。 3使用模板匹配法统计右图中完整圆形的数量。

1写出右图所示的目标轮廓的链码、起点归一化后的链码，以及旋转归一化后的链码。 2请计算下列各数字的轮廓、轮廓凸包、外接矩形、区域面积、特征矩、Hu矩，欧拉数。 3请计算右图三个区域的均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和平均熵，并对它们进行比较分析。

1分别用正交梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirch算子检测右图中的直线和斜线，看哪种方法效果更好。 2分别用Laplacian算子、LoG算子，以及Python-OpenCV中的Canny检测器检测右图边缘，并将边缘图像显示出来。 3将检测到的边缘闭合。分别使用SUSAN算子和Harris算子检测右图的角点。