如何使用 TensorflowLite 在物体检测应用程序的边界框内捕获图像

如何解决如何使用 TensorflowLite 在物体检测应用程序的边界框内捕获图像

我是开发 Android 应用程序的初学者。目前，作为一个学校项目，我正在使用 Android Studio 中的 TensorFlowLite 开发一个面具检测应用程序。我想知道如何捕获未戴口罩的图像并将来自边界框的图像保存在内部存储中或发送到数据库。任何人对如何去做这件事有任何想法吗？示例代码将不胜感激。谢谢。

解决方法

如果我正确理解了您的问题，那么您就有了返回边界框的对象检测器。如果是这种情况，请尝试使用边界框裁剪图像。如果图像是一个 numpy 数组，那么你可以像这样使用数组切片来裁剪它。

(x1,y1,x2,y2) = detected_bbox
cropped_image = input_image[int(y1):int(y2),int(x1):int(x2)]

如果您的问题包括对象检测和数据库组件等，那么不妨多问几个更有针对性的问题，您可能会得到帮助。