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天津蓝宝石成立铁皮石斛交易中心 探索健康产业新零售

时间: 2025-08-07 14:25:21 浏览: 154
这段代码是一个名为`run_or_continue`的函数,它会在用户点击`runButton`按钮时被调用。具体来说,这个函数首先将名为`jump_out`的属性设置为`False`,表示不中断当前检测任务。然后,如果`runButton`按钮已被选中(即用户希望开始或继续检测任务),函数将会将名为`is_continue`的属性设置为`True`,表示任务应该继续执行。如果当前检测线程`det_thread`没有在运行,则函数将会启动这个线程。最后,函数会获取名为`source`的变量的值,该变量表示当前检测任务的源文件名(通过`os.path.basename`函数从`det_thread.source`属性中获取)。如果`runButton`按钮没有被选中,则函数将会将名为`is_continue`的属性设置为`False`,表示任务应该中断执行。
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self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

根据你给出的代码,这是一个使用 PyQt5 库编写的 GUI 程序,其中包含一个名为 DetThread 的线程类。在这段代码中,首先创建了一个 DetThread 的实例,然后获取了下拉框中选择的模型类型,设置了权重文件的路径和视频源,设置了进度条的最大值,以及连接了一些信号和槽函数。具体来说,当 DetThread 线程发送原始视频帧、处理后的视频帧、统计数据、消息和进度百分比时,分别会触发 show_image、show_statistic、show_msg 和 progressBar.setValue 等槽函数,从而在 GUI 界面上显示出来。

下面这串代码什么作用self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

这段代码是在一个图形用户界面应用程序中的初始化方法中,对各个控件进行初始化和
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关于上面的问题,有没有可能是我运行代码的问题,如果有问题,那大概是哪一个部分出了问题import argparse import csv import os import platform import sys import time from pathlib import Path import torch import serial import cv2 import rospy from std_srvs.srv import Trigger, TriggerResponse from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_box from models.common import DetectMultiBackend from utils.dataloaders import LoadStreams from utils.general import ( LOGGER, Profile, check_img_size, increment_path, non_max_suppression, scale_boxes, xyxy2xywh, ) from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode @smart_inference_mode() class GunControllerNode: def __init__(self, opt): self.opt = opt self.save_img = not opt.nosave self.source = str(opt.source) self.project = opt.project self.name = opt.name self.exist_ok = opt.exist_ok # 初始化变量以跟踪射击状态 self.gun_state = "idle" # idle, firing, cooling self.fire_start_time = 0 self.dt = [Profile(), Profile(), Profile()] # 初始化计时器 # 初始化串口连接 try: self.ser = serial.Serial(opt.port, opt.baudrate, timeout=1) LOGGER.info(f"Successfully opened serial port {opt.port} at {opt.baudrate} baudrate") except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to open serial port {opt.port}: {e}") self.ser = None # 初始化云台角度 self.servo1_angle = 90 # 水平云台 (0-180) self.servo2_angle = 90 # 垂直云台 (70-110) # 跟踪调整状态 self.is_adjusting = False self.adjustment_complete_time = 0 self.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) (self.save_dir / "labels" if opt.save_txt else self.save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) self.device = select_device(opt.device) self.model = DetectMultiBackend(opt.weights, device=self.device, dnn=opt.dnn, data=opt.data, fp16=opt.half) self.stride, self.names, self.pt = self.model.stride, self.model.names, self.model.pt self.imgsz = check_img_size(opt.imgsz, s=self.stride) self.dataset = LoadStreams(self.source, img_size=self.imgsz, stride=self.stride, auto=self.pt) self.vid_path, self.vid_writer = [None] * len(self.dataset), [None] * len(self.dataset) self.model.warmup(imgsz=(1 if self.pt or self.model.triton else len(self.dataset), 3, *self.imgsz)) self.gun_service = rospy.Service('/gun', Trigger, self.gun_callback) rospy.init_node('gun_controller', anonymous=True) self.view_img = opt.view_img self.windows = [] def send_servo_command(self, servo_id, angle): if self.ser is not None: try: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, servo_id, angle, 0x0D, 0x0A]) self.ser.write(cmd) return True except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to send servo command: {e}") return False return False def send_gun_command(self, is_fire): if self.ser is not None: try: if is_fire: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, 0x03, 0x01, 0x0D, 0x0A]) else: cmd = bytes([0xAA, 0xBB, 0x03, 0x00, 0x0D, 0x0A]) self.ser.write(cmd) return True except Exception as e: LOGGER.error(f"Failed to send gun command: {e}") return False return False def gun_callback(self, req): response = TriggerResponse() try: for path, im, im0s, vid_cap, s in self.dataset: with self.dt[0]: im = torch.from_numpy(im).to(self.model.device) im = im.half() if self.model.fp16 else im.float() im /= 255 if len(im.shape) == 3: im = im[None] with self.dt[1]: pred = self.model(im, augment=self.opt.augment, visualize=self.opt.visualize) with self.dt[2]: pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, self.opt.classes, self.opt.agnostic_nms, max_det=self.opt.max_det) for i, det in enumerate(pred): p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), self.dataset.count p = Path(p) save_path = str(self.save_dir / p.name) txt_path = str(self.save_dir / "labels" / p.stem) + ("" if self.dataset.mode == "image" else f"_{frame}") s += f"{im.shape[2]}x{im.shape[3]} " gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] annotator = Annotator(im0, line_width=self.opt.line_thickness, example=str(self.names)) if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() for c in det[:, 5].unique(): n = (det[:, 5] == c).sum() s += f"{n} {self.names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " max_area = 0 selected_det = None for *xyxy, conf, cls in reversed(det): area = (xyxy[2] - xyxy[0]) * (xyxy[3] - xyxy[1]) if area > max_area: max_area = area selected_det = (xyxy, conf, cls) if selected_det is not None: xyxy, conf, cls = selected_det x_center = float((xyxy[0] + xyxy[2]) / 2) y_center = float((xyxy[1] + xyxy[3]) / 2) cv2.circle(im0, (int(x_center), int(y_center)), 5, (0, 0, 255), -1) H, W = im0.shape[:2] center_x, center_y = W // 2, H // 2 threshold_x = W * 0.05 threshold_y = H * 0.05 CAMERA_OFFSET_ANGLE = -5 # 相机安装导致的固定向右偏移1° pixels_per_degree = W / 60 # 假设水平视场角约60度,计算每度对应的像素值 fixed_offset_pixels = int(CAMERA_OFFSET_ANGLE * pixels_per_degree) # 计算像素偏移量 # 在目标处理部分修改(替换原来的中心线计算) adjusted_center_x = center_x + fixed_offset_pixels # 补偿后的中心位置 cv2.line(im0, (adjusted_center_x, 0), (adjusted_center_x, H), (255, 0, 0), 1) # 用蓝色显示补偿中心线 # 修改目标偏差计算(替换原来的dx计算) dx = x_center - adjusted_center_x # 使用补偿后的中心位置计算偏差 dy = y_center - center_y # 垂直方向保持不变 needs_adjustment = abs(dx) > threshold_x * 0.5 or abs(dy) > threshold_y * 0.5 if needs_adjustment: self.is_adjusting = True if self.gun_state == "firing": self.gun_state = "idle" self.send_gun_command(False) LOGGER.info("Aborting fire due to target movement") if abs(dx) > threshold_x: if dx < 0: self.servo1_angle += 2 else: self.servo1_angle -= 2 self.servo1_angle = max(0, min(180, self.servo1_angle)) self.send_servo_command(0x01, self.servo1_angle) elif abs(dx) > threshold_x * 0.5: if dx < 0: self.servo1_angle += 1 else: self.servo1_angle -= 1 self.servo1_angle = max(0, min(180, self.servo1_angle)) self.send_servo_command(0x01, self.servo1_angle) if abs(dy) > threshold_y: if dy < 0: self.servo2_angle += 2 else: self.servo2_angle -= 2 self.servo2_angle = max(70, min(110, self.servo2_angle)) self.send_servo_command(0x02, self.servo2_angle) elif abs(dy) > threshold_y * 0.5: if dy < 0: self.servo2_angle += 1 else: self.servo2_angle -= 1 self.servo2_angle = max(70, min(110, self.servo2_angle)) self.send_servo_command(0x02, self.servo2_angle) LOGGER.info(f"Adjusting: dx={dx:.1f}, dy={dy:.1f} | Servo angles: {self.servo1_angle}°, {self.servo2_angle}°") else: if self.is_adjusting: self.adjustment_complete_time = time.time() self.is_adjusting = False LOGGER.info("Adjustment completed, waiting 2 seconds before firing") if self.gun_state == "idle" and not self.is_adjusting and time.time() - self.adjustment_complete_time >= 2: if self.send_gun_command(True): self.fire_start_time = time.time() self.gun_state = "firing" LOGGER.info("Firing started") if self.gun_state == "firing" and time.time() - self.fire_start_time >= 2: if self.send_gun_command(False): self.gun_state = "cooling" LOGGER.info("Firing stopped, entering 3-second cooling period") if self.gun_state == "cooling" and time.time() - self.fire_start_time >= 5: self.gun_state = "idle" LOGGER.info("Cooling completed, ready to fire again") else: if self.gun_state in ["firing", "cooling"]: self.send_gun_command(False) self.gun_state = "idle" LOGGER.info("No target detected, gun turned off") response.success = False response.message = "No target detected, gun turned off" return response im0 = annotator.result() if self.view_img: if platform.system() == "Linux" and p not in self.windows: self.windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) LOGGER.info(f"{s}{'' if len(det) else '(no detections), '}{self.dt[1].dt * 1e3:.1f}ms") if self.ser is not None: self.ser.close() response.success = True response.message = "Gun operation completed successfully" except Exception as e: LOGGER.error(f"Error during gun operation: {e}") response.success = False response.message = f"Error during gun operation: {e}" return response def run(self): rospy.spin() def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--weights", nargs="+", type=str, default=Path("target.pt"), help="model path or triton URL") parser.add_argument("--source", type=str, default=Path("0"), help="file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)") parser.add_argument("--data", type=str, default=Path("data/coco128.yaml"), help="(optional) dataset.yaml path") parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", nargs="+", type=int, default=[640], help="inference size h,w") parser.add_argument("--conf-thres", type=float, default=0.25, help="confidence threshold") parser.add_argument("--iou-thres", type=float, default=0.25, help="NMS IoU threshold") parser.add_argument("--max-det", type=int, default=1000, help="maximum detections per image") parser.add_argument("--device", default="", help="cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu") parser.add_argument("--view-img", action="store_true", help="show results") parser.add_argument("--save-txt", action="store_true", help="save results to *.txt") parser.add_argument("--save-conf", action="store_true", help="save confidences in --save-txt labels") parser.add_argument("--save-crop", action="store_true", help="save cropped prediction boxes") parser.add_argument("--nosave", action="store_true", help="do not save images/videos") parser.add_argument("--classes", nargs="+", type=int, help="filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3") parser.add_argument("--agnostic-nms", action="store_true", help="class-agnostic NMS") parser.add_argument("--augment", action="store_true", help="augmented inference") parser.add_argument("--visualize", action="store_true", help="visualize features") parser.add_argument("--update", action="store_true", help="update all models") parser.add_argument("--project", default=Path("runs/detect"), help="save results to project/name") parser.add_argument("--name", default="exp", help="save results to project/name") parser.add_argument("--exist-ok", action="store_true", help="existing project/name ok, do not increment") parser.add_argument("--line-thickness", default=3, type=int, help="bounding box thickness (pixels)") parser.add_argument("--hide-labels", default=False, action="store_true", help="hide labels") parser.add_argument("--hide-conf", default=False, action="store_true", help="hide confidences") parser.add_argument("--half", action="store_true", help="use FP16 half-precision inference") parser.add_argument("--dnn", action="store_true", help="use OpenCV DNN for ONNX inference") parser.add_argument("--port", type=str, default="/dev/gun", help="serial port for servo control") parser.add_argument("--baudrate", type=int, default=115200, help="baud rate for serial communication") opt = parser.parse_args() opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1 return opt def main(opt): controller = GunControllerNode(opt) controller.run() if __name__ == "__main__": opt = parse_opt() main(opt)

import cv2 import numpy as np import torch import insightface from insightface.app import FaceAnalysis from facenet_pytorch import InceptionResnetV1 from PIL import Image import joblib import os import pickle from datetime import datetime import random import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class FaceRecognition: def __init__(self, device=None): self.device = device or torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model_loaded = False self.init_models() def init_models(self): """初始化人脸识别模型""" try: # 初始化ArcFace模型 self.arcface_model = FaceAnalysis() self.arcface_model.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) self.arcface_model.load_model("./models/buffalo_l") # 初始化FaceNet模型作为备选 self.facenet_model = InceptionResnetV1( pretrained='vggface2', classify=False, device=self.device ).eval() # 状态标记 self.models_initialized = True print("模型初始化完成") except Exception as e: print(f"模型初始化失败: {str(e)}") self.models_initialized = False def load_classifier(self, model_path): """加载分类器模型""" try: model_data = joblib.load(model_path) self.classifier = model_data['classifier'] self.label_encoder = model_data['label_encoder'] self.dorm_members = model_data['dorm_members'] self.model_loaded = True print(f"分类器加载成功,成员: {', '.join(self.dorm_members)}") return True except Exception as e: print(f"分类器加载失败: {str(e)}") self.model_loaded = False return False def extract_features(self, face_img): """使用ArcFace提取人脸特征""" try: # 将图像从BGR转换为RGB rgb_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) if faces: return faces[0].embedding return None except Exception as e: print(f"特征提取失败: {str(e)}") return None def extract_features_facenet(self, face_img): """使用FaceNet提取人脸特征(备选)""" try: # 转换为PIL图像并预处理 face_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) face_tensor = self.preprocess_face(face_pil).to(self.device) with torch.no_grad(): features = self.facenet_model(face_tensor.unsqueeze(0)).cpu().numpy()[0] return features except Exception as e: print(f"FaceNet特征提取失败: {str(e)}") return None def preprocess_face(self, face_img): """预处理人脸图像""" # 调整大小 face_img = face_img.resize((160, 160)) # 转换为张量并归一化 face_img = np.array(face_img).astype(np.float32) / 255.0 face_img = (face_img - 0.5) / 0.5 # 归一化到[-1, 1] face_img = torch.tensor(face_img).permute(2, 0, 1) # HWC to CHW return face_img def retrain_with_feedback(self, feedback_data): """使用反馈数据重新训练模型""" # 收集原始训练数据 original_features = [] original_labels = [] # 收集特征和标签 for member, embeddings in self.training_data.items(): for emb in embeddings: original_features.append(emb) original_labels.append(member) # 收集反馈数据 feedback_features = [] feedback_labels = [] for feedback in feedback_data: # 获取正确标签 correct_label = feedback.get("correct_label") if not correct_label or correct_label == "unknown": continue # 获取原始图像和人脸位置 image_path = feedback.get("image_path") if not image_path or not os.path.exists(image_path): continue box = feedback.get("box", []) if len(box) != 4: continue # 处理图像 image = cv2.imread(image_path) if image is None: continue # 裁剪人脸区域 x1, y1, x2, y2 = map(int, box) face_img = image[y1:y2, x1:x2] if face_img.size == 0: continue # 提取特征 embedding = self.extract_features(face_img) if embedding is None: continue # 添加到训练数据 feedback_features.append(embedding) feedback_labels.append(correct_label) # 合并数据 all_features = np.vstack([original_features, feedback_features]) all_labels = original_labels + feedback_labels # 重新训练分类器 self.classifier = SVC(kernel='linear', probability=True) self.classifier.fit(all_features, all_labels) # 更新训练数据 self.training_data = {} for label, feature in zip(all_labels, all_features): if label not in self.training_data: self.training_data[label] = [] self.training_data[label].append(feature) # 保存更新后的模型 self.save_updated_model() def recognize(self, image, threshold=0.7): """识别人脸""" if not self.model_loaded or not self.models_initialized: return [], image.copy() # 使用ArcFace检测人脸 rgb_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) results = [] display_img = image.copy() if faces: for face in faces: # 获取人脸框 x1, y1, x2, y2 = face.bbox.astype(int) # 提取特征 embedding = face.embedding # 预测 probabilities = self.classifier.predict_proba([embedding])[0] max_prob = np.max(probabilities) pred_class = self.classifier.predict([embedding])[0] pred_label = self.label_encoder.inverse_transform([pred_class])[0] # 判断是否为陌生人 if max_prob < threshold or pred_label == 'stranger': label = "陌生人" color = (0, 0, 255) # 红色 else: label = pred_label color = (0, 255, 0) # 绿色 # 保存结果 results.append({ "box": [x1, y1, x2, y2], "label": label, "confidence": max_prob }) # 在图像上绘制结果 cv2.rectangle(display_img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) cv2.putText(display_img, f"{label} ({max_prob:.2f})", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2) return results, display_img def save_feedback(self, image, detected_box, incorrect_label, correct_label): """保存用户反馈数据""" feedback_dir = "data/feedback_data" os.makedirs(feedback_dir, exist_ok=True) # 创建唯一文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"feedback_{timestamp}.pkl" filepath = os.path.join(feedback_dir, filename) # 准备数据 feedback_data = { "image": image, "detected_box": detected_box, "incorrect_label": incorrect_label, "correct_label": correct_label, "timestamp": timestamp } # 保存数据 with open(filepath, "wb") as f: pickle.dump(feedback_data, f) print(f"反馈数据已保存: {filepath}") return True class TripletFaceDataset(Dataset): """三元组人脸数据集""" def __init__(self, embeddings, labels): self.embeddings = embeddings self.labels = labels self.label_to_indices = {} # 创建标签到索引的映射 for idx, label in enumerate(labels): if label not in self.label_to_indices: self.label_to_indices[label] = [] self.label_to_indices[label].append(idx) def __getitem__(self, index): anchor_label = self.labels[index] # 随机选择正样本 positive_idx = index while positive_idx == index: positive_idx = random.choice(self.label_to_indices[anchor_label]) # 随机选择负样本 negative_label = random.choice([l for l in set(self.labels) if l != anchor_label]) negative_idx = random.choice(self.label_to_indices[negative_label]) return ( self.embeddings[index], self.embeddings[positive_idx], self.embeddings[negative_idx] ) def __len__(self): return len(self.embeddings) class TripletLoss(nn.Module): """三元组损失函数""" def __init__(self, margin=1.0): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin def forward(self, anchor, positive, negative): distance_positive = (anchor - positive).pow(2).sum(1) distance_negative = (anchor - negative).pow(2).sum(1) losses = torch.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin) return losses.mean() def train_triplet_model(embeddings, labels, epochs=100): """训练三元组模型""" dataset = TripletFaceDataset(embeddings, labels) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) model = nn.Sequential( nn.Linear(embeddings.shape[1], 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128) ) criterion = TripletLoss(margin=0.5) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): total_loss = 0.0 for anchor, positive, negative in dataloader: optimizer.zero_grad() anchor_embed = model(anchor) positive_embed = model(positive) negative_embed = model(negative) loss = criterion(anchor_embed, positive_embed, negative_embed) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {total_loss / len(dataloader):.4f}") return model 2025-08-07 14:30:04,454 - ERROR - 重新训练失败: 'FaceRecognition' object has no attribute 'training_data'

from libs.PipeLine import PipeLine, ScopedTiming from libs.AIBase import AIBase from libs.AI2D import Ai2d import os import ujson from media.media import * from time import * import nncase_runtime as nn import ulab.numpy as np import time import image import aidemo import random import gc import sys # 自定义人脸检测任务类 class FaceDetApp(AIBase): def __init__(self,kmodel_path,model_input_size,anchors,confidence_threshold=0.25,nms_threshold=0.3,rgb888p_size=[1280,720],display_size=[1920,1080],debug_mode=0): super().__init__(kmodel_path,model_input_size,rgb888p_size,debug_mode) # kmodel路径 self.kmodel_path=kmodel_path # 检测模型输入分辨率 self.model_input_size=model_input_size # 置信度阈值 self.confidence_threshold=confidence_threshold # nms阈值 self.nms_threshold=nms_threshold self.anchors=anchors # sensor给到AI的图像分辨率,宽16字节对齐 self.rgb888p_size=[ALIGN_UP(rgb888p_size[0],16),rgb888p_size[1]] # 视频输出VO分辨率,宽16字节对齐 self.display_size=[ALIGN_UP(display_size[0],16),display_size[1]] # debug模式 self.debug_mode=debug_mode # 实例化Ai2d,用于实现模型预处理 self.ai2d=Ai2d(debug_mode) # 设置Ai2d的输入输出格式和类型 self.ai2d.set_ai2d_dtype(nn.ai2d_format.NCHW_FMT,nn.ai2d_format.NCHW_FMT,np.uint8, np.uint8) # 配置预处理操作,这里使用了pad和resize,Ai2d支持crop/shift/pad/resize/affine,具体代码请打开/sdcard/app/libs/AI2D.py查看 def config_preprocess(self,input_image_size=None): with ScopedTiming("set preprocess config",self.debug_mode > 0): # 初始化ai2d预处理配置,默认为sensor给到AI的尺寸,可以通过设置input_image_size自行修改输入尺寸 ai2d_input_size=input_image_size if input_image_size else self.rgb888p_size # 计算padding参数,并设置padding预处理 self.ai2d.pad(self.get_pad_param(), 0, [104,117,123]) # 设置resize预处理 self.ai2d.resize(nn.interp_method.tf_bilinear, nn.interp_mode.half_pixel) # 构建预处理流程,参数为预处理输入tensor的shape和预处理输出的tensor的shape self.ai2d.build([1,3,ai2d_input_size[1],ai2d_input_size[0]],[1,3,self.model_input_size[1],self.model_input_size[0]]) # 自定义后处理,results是模型输出的array列表,这里调用了aidemo库的face_det_post_process接口 def postprocess(self,results): with ScopedTiming("postprocess",self.debug_mode > 0): res = aidemo.face_det_post_process(self.confidence_threshold,self.nms_threshold,self.model_input_size[0],self.anchors,self.rgb888p_size,results) if len(res)==0: return res else: return res[0] # 计算padding参数 def get_pad_param(self): dst_w = self.model_input_size[0] dst_h = self.model_input_size[1] # 计算最小的缩放比例,等比例缩放 ratio_w = dst_w / self.rgb888p_size[0] ratio_h = dst_h / self.rgb888p_size[1] if ratio_w < ratio_h: ratio = ratio_w else: ratio = ratio_h new_w = (int)(ratio * self.rgb888p_size[0]) new_h = (int)(ratio * self.rgb888p_size[1]) dw = (dst_w - new_w) / 2 dh = (dst_h - new_h) / 2 top = (int)(round(0)) bottom = (int)(round(dh * 2 + 0.1)) left = (int)(round(0)) right = (int)(round(dw * 2 - 0.1)) return [0,0,0,0,top, bottom, left, right] # 自定义人脸解析任务类 class FaceParseApp(AIBase): def __init__(self,kmodel_path,model_input_size,rgb888p_size=[1920,1080],display_size=[1920,1080],debug_mode=0): super().__init__(kmodel_path,model_input_size,rgb888p_size,debug_mode) # kmodel路径 self.kmodel_path=kmodel_path # 检测模型输入分辨率 self.model_input_size=model_input_size # sensor给到AI的图像分辨率,宽16字节对齐 self.rgb888p_size=[ALIGN_UP(rgb888p_size[0],16),rgb888p_size[1]] # 视频输出VO分辨率,宽16字节对齐 self.display_size=[ALIGN_UP(display_size[0],16),display_size[1]] # debug模式 self.debug_mode=debug_mode # 实例化Ai2d,用于实现模型预处理 self.ai2d=Ai2d(debug_mode) # 设置Ai2d的输入输出格式和类型 self.ai2d.set_ai2d_dtype(nn.ai2d_format.NCHW_FMT,nn.ai2d_format.NCHW_FMT,np.uint8, np.uint8) # 配置预处理操作,这里使用了affine,Ai2d支持crop/shift/pad/resize/affine,具体代码请打开/sdcard/app/libs/AI2D.py查看 def config_preprocess(self,det,input_image_size=None): with ScopedTiming("set preprocess config",self.debug_mode > 0): # 初始化ai2d预处理配置,默认为sensor给到AI的尺寸,可以通过设置input_image_size自行修改输入尺寸 ai2d_input_size=input_image_size if input_image_size else self.rgb888p_size # 计算仿射变换矩阵并设置affine预处理 matrix_dst = self.get_affine_matrix(det) self.ai2d.affine(nn.interp_method.cv2_bilinear,0, 0, 127, 1,matrix_dst) # 构建预处理流程,参数为预处理输入tensor的shape和预处理输出的tensor的shape self.ai2d.build([1,3,ai2d_input_size[1],ai2d_input_size[0]],[1,3,self.model_input_size[1],self.model_input_size[0]]) # 自定义后处理,results是模型输出的array列表,这里将第一个输出返回 def postprocess(self,results): with ScopedTiming("postprocess",self.debug_mode > 0): return results[0] def get_affine_matrix(self,bbox): # 获取仿射矩阵,用于将边界框映射到模型输入空间 with ScopedTiming("get_affine_matrix", self.debug_mode > 1): # 设置缩放因子 factor = 2.7 # 从边界框提取坐标和尺寸 x1, y1, w, h = map(lambda x: int(round(x, 0)), bbox[:4]) # 模型输入大小 edge_size = self.model_input_size[1] # 平移距离,使得模型输入空间的中心对准原点 trans_distance = edge_size / 2.0 # 计算边界框中心点的坐标 center_x = x1 + w / 2.0 center_y = y1 + h / 2.0 # 计算最大边长 maximum_edge = factor * (h if h > w else w) # 计算缩放比例 scale = edge_size * 2.0 / maximum_edge # 计算平移参数 cx = trans_distance - scale * center_x cy = trans_distance - scale * center_y # 创建仿射矩阵 affine_matrix = [scale, 0, cx, 0, scale, cy] return affine_matrix # 人脸解析任务 class FaceParse: def __init__(self,face_det_kmodel,face_parse_kmodel,det_input_size,parse_input_size,anchors,confidence_threshold=0.25,nms_threshold=0.3,rgb888p_size=[1920,1080],display_size=[1920,1080],debug_mode=0): # 人脸检测模型路径 self.face_det_kmodel=face_det_kmodel # 人脸解析模型路径 self.face_pose_kmodel=face_parse_kmodel # 人脸检测模型输入分辨率 self.det_input_size=det_input_size # 人脸解析模型输入分辨率 self.parse_input_size=parse_input_size # anchors self.anchors=anchors # 置信度阈值 self.confidence_threshold=confidence_threshold # nms阈值 self.nms_threshold=nms_threshold # sensor给到AI的图像分辨率,宽16字节对齐 self.rgb888p_size=[ALIGN_UP(rgb888p_size[0],16),rgb888p_size[1]] # 视频输出VO分辨率,宽16字节对齐 self.display_size=[ALIGN_UP(display_size[0],16),display_size[1]] # debug_mode模式 self.debug_mode=debug_mode # 人脸检测任务类实例 self.face_det=FaceDetApp(self.face_det_kmodel,model_input_size=self.det_input_size,anchors=self.anchors,confidence_threshold=self.confidence_threshold,nms_threshold=self.nms_threshold,rgb888p_size=self.rgb888p_size,display_size=self.display_size,debug_mode=0) # 人脸解析实例 self.face_parse=FaceParseApp(self.face_pose_kmodel,model_input_size=self.parse_input_size,rgb888p_size=self.rgb888p_size,display_size=self.display_size) # 人脸检测预处理配置 self.face_det.config_preprocess() # run函数 def run(self,input_np): # 执行人脸检测 det_boxes=self.face_det.run(input_np) parse_res=[] for det_box in det_boxes: # 对检测到每一个人脸进行人脸解析 self.face_parse.config_preprocess(det_box) res=self.face_parse.run(input_np) parse_res.append(res) return det_boxes,parse_res # 绘制人脸解析效果 def draw_result(self,pl,dets,parse_res): pl.osd_img.clear() if dets: draw_img_np = np.zeros((self.display_size[1],self.display_size[0],4),dtype=np.uint8) draw_img=image.Image(self.display_size[0], self.display_size[1], image.ARGB8888,alloc=image.ALLOC_REF,data=draw_img_np) for i,det in enumerate(dets): # (1)将人脸检测框画到draw_img x, y, w, h = map(lambda x: int(round(x, 0)), det[:4]) x = x * self.display_size[0] // self.rgb888p_size[0] y = y * self.display_size[1] // self.rgb888p_size[1] w = w * self.display_size[0] // self.rgb888p_size[0] h = h * self.display_size[1] // self.rgb888p_size[1] aidemo.face_parse_post_process(draw_img_np,self.rgb888p_size,self.display_size,self.parse_input_size[0],det.tolist(),parse_res[i]) pl.osd_img.copy_from(draw_img) if __name__=="__main__": # 显示模式,默认"hdmi",可以选择"hdmi"和"lcd",k230d受限于内存不支持 display_mode="hdmi" if display_mode=="hdmi": display_size=[1920,1080] else: display_size=[800,480] # 人脸检测模型路径 face_det_kmodel_path="/sdcard/examples/kmodel/face_detection_320.kmodel" # 人脸解析模型路径 face_parse_kmodel_path="/sdcard/examples/kmodel/face_parse.kmodel" # 其他参数 anchors_path="/sdcard/examples/utils/prior_data_320.bin" rgb888p_size=[1920,1080] face_det_input_size=[320,320] face_parse_input_size=[320,320] confidence_threshold=0.5 nms_threshold=0.2 anchor_len=4200 det_dim=4 anchors = np.fromfile(anchors_path, dtype=np.float) anchors = anchors.reshape((anchor_len,det_dim)) # 初始化PipeLine,只关注传给AI的图像分辨率,显示的分辨率 pl=PipeLine(rgb888p_size=rgb888p_size,display_size=display_size,display_mode=display_mode) pl.create() fp=FaceParse(face_det_kmodel_path,face_parse_kmodel_path,det_input_size=face_det_input_size,parse_input_size=face_parse_input_size,anchors=anchors,confidence_threshold=confidence_threshold,nms_threshold=nms_threshold,rgb888p_size=rgb888p_size,display_size=display_size) try: while True: os.exitpoint() with ScopedTiming("total",1): img=pl.get_frame() # 获取当前帧 det_boxes,parse_res=fp.run(img) # 推理当前帧 fp.draw_result(pl,det_boxes,parse_res) # 绘制当前帧推理结果 pl.show_image() # 展示推理效果 gc.collect() except Exception as e: sys.print_exception(e) finally: fp.face_det.deinit() fp.face_parse.deinit() pl.destroy() 以上是全部代码,请帮我解决问题 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 156, in <module> Exception: IDE interrupt MPY: soft reboot CanMV v1.2.2(based on Micropython e00a144) on 2025-08-07; k230_canmv_lckfb with K230

import torch import torch.nn as nn from solver.nms import box_nms from model.modules.cnn.vgg_backbone import VGGBackbone,VGGBackboneBN from model.modules.cnn.cnn_heads import DetectorHead, DescriptorHead class SuperPointBNNet(torch.nn.Module): """ Pytorch definition of SuperPoint Network. """ def __init__(self, config, input_channel=1, grid_size=8, device='cpu', using_bn=True): super(SuperPointBNNet, self).__init__() self.nms = config['nms'] self.det_thresh = config['det_thresh'] self.topk = config['topk'] if using_bn: self.backbone = VGGBackboneBN(config['backbone']['vgg'], input_channel, device=device) else: self.backbone = VGGBackbone(config['backbone']['vgg'], input_channel, device=device) ## self.detector_head = DetectorHead(input_channel=config['det_head']['feat_in_dim'], grid_size=grid_size, using_bn=using_bn) self.descriptor_head = DescriptorHead(input_channel=config['des_head']['feat_in_dim'], output_channel=config['des_head']['feat_out_dim'], grid_size=grid_size, using_bn=using_bn) def forward(self, x): """ Forward pass that jointly computes unprocessed point and descriptor tensors. Input x: Image pytorch tensor shaped N x 1 x H x W. Output semi: Output point pytorch tensor shaped N x 65 x H/8 x W/8. desc: Output descriptor pytorch tensor shaped N x 256 x H/8 x W/8. """ if isinstance(x, dict): feat_map = self.backbone(x['img']) else: feat_map = self.backbone(x) det_outputs = self.detector_head(feat_map) prob = det_outputs['prob'] if self.nms is not None: prob = [box_nms(p.unsqueeze(dim=0), self.nms, min_prob=self.

class LinearMaskedCoupling(nn.Module): """ Coupling Layers """ def __init__(self, input_size, hidden_size, n_hidden, mask, cond_label_size=None): super().__init__() # stored in state_dict, but not trained & not returned by nn.parameters(); similar purpose as nn.Parameter objects # this is because tensors won't be saved in state_dict and won't be pushed to the device self.register_buffer('mask', mask) # 0,1,0,1 # scale function # for conditional version, just concat label as the input into the network (conditional way of SRMD) s_net = [nn.Linear(input_size + (cond_label_size if cond_label_size is not None else 0), hidden_size)] for _ in range(n_hidden): s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)] s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, input_size)] self.s_net = nn.Sequential(*s_net) # translation function, the same structure self.t_net = copy.deepcopy(self.s_net) # replace Tanh with ReLU's per MAF paper for i in range(len(self.t_net)): if not isinstance(self.t_net[i], nn.Linear): self.t_net[i] = nn.ReLU() def forward(self, x, y=None): # apply mask mx = x * self.mask # run through model log_s = self.s_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) t = self.t_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) u = mx + (1 - self.mask) * (x - t) * torch.exp( -log_s) # cf RealNVP eq 8 where u corresponds to x (here we're modeling u) log_abs_det_jacobian = (- (1 - self.mask) * log_s).sum( 1) # log det du/dx; cf RealNVP 8 and 6; note, sum over input_size done at model log_prob return u, log_abs_det_jacobian 帮我解析代码

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