├── README.md ├── 基于人脸检测的口罩识别 └── Mask_detection.py ├── 人脸检测 └── Face_detection.py ├── 基于人脸检测的目标跟踪 └── Tracker_KCF.py ├── demo.py └── 口罩分类器 └── haarcascade_mask.xml /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # detection 2 | 基于opencv的多人脸检测，口罩佩戴检测，单目标跟踪 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /基于人脸检测的口罩识别/Mask_detection.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import cv2 2 | 3 | detector = cv2.CascadeClassifier('D:/study/OpenCV/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface.xml') 4 | mask_detector = cv2.CascadeClassifier('D:/mask/xml/cascade.xml') 5 | cap = cv2.VideoCapture(0) 6 | while True: 7 | ret, img = cap.read() 8 | gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 9 | faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3) 10 | for (x, y, w, h) in faces: 11 | # 参数分别为 图片、左上角坐标，右下角坐标，颜色，厚度 12 | face = img[y:y + h, x:x + w] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] 13 | mask_face = mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.08, 5) 14 | if len(mask_face) > 0: 15 | for (x2, y2, w2, h2) in mask_face: 16 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 0), 2) 17 | else: 18 | for (x2, y2, w2, h2) in faces: 19 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 2) 20 | 21 | cv2.namedWindow("result", 0) 22 | cv2.imshow("result", img) 23 | # waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 24 | c = cv2.waitKey(1) 25 | if c == 27: # 当键盘按下‘ESC’退出程序 26 | break 27 | 28 | cap.release() 29 | cv2.destroyAllWindows() -------------------------------------------------------------------------------- /人脸检测/Face_detection.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import cv2 as cv 2 | 3 | def face_detect_demo(image): 4 | gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) 5 | gray = cv.resize(gray, None, fx=1, fy=1) 6 | gray = cv.equalizeHist(gray) 7 | # face_detector = cv.CascadeClassifier("D:/pyproject/cv_renlianjiance/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") 8 | face_detector = cv.CascadeClassifier("C:/Users/16426/Desktop/py/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") 9 | faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.10, 5) 10 | for x, y, w, h in faces: 11 | cv.rectangle(image, (x, y), ((x+w), (y+h)), (0, 255, 0), 2) 12 | cv.imshow("result", image) 13 | 14 | # capture = cv.VideoCapture(0)#其中的0表示电脑中的第一个相机 15 | capture = cv.VideoCapture("C:/Users/16426/Desktop/py/demo.mp4") 16 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 17 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 18 | capture.set(cv.CAP_PROP_FPS, 144) 19 | cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_NORMAL) 20 | while (True): 21 | #按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。 22 | ret, frame = capture.read() 23 | # cv.flip函数表示图像翻转，沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转 24 | frame = cv.flip(frame, 1) 25 | face_detect_demo(frame) 26 | #waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 27 | c = cv.waitKey(1) 28 | if c == 27:#当键盘按下‘ESC’退出程序 29 | break 30 | capture.release() 31 | #cv.waitKey(0)参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,； 32 | cv.waitKey(0) 33 | cv.destroyAllWindows()#作用是能正常关闭绘图窗口 -------------------------------------------------------------------------------- /基于人脸检测的目标跟踪/Tracker_KCF.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import cv2 2 | import sys 3 | 4 | # Set up tracker. 5 | tracker = cv2.TrackerKCF_create() 6 | 7 | # Read video 8 | # video = cv2.VideoCapture(0) 9 | video = cv2.VideoCapture("C:/Users/16426/Desktop/py/demo.mp4") 10 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 11 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 12 | video.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 144) 13 | 14 | # Exit if video not opened. 15 | if not video.isOpened(): 16 | print("Could not open video") 17 | sys.exit() 18 | 19 | # Read first frame. 20 | ok, frame = video.read() 21 | if not ok: 22 | print("Cannot read video file") 23 | sys.exit() 24 | 25 | # Face detection 26 | gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 27 | gray = cv2.resize(gray, None, fx=1, fy=1) 28 | gray = cv2.equalizeHist(gray) 29 | # Loading the face classifier 30 | face_detector = cv2.CascadeClassifier("C:/Users/16426/Desktop/py/opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml") 31 | faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.2, 5) 32 | n_faces = len(faces) 33 | print(n_faces) 34 | bbox = (0, 0, 0, 0) 35 | bbox = faces[0] 36 | 37 | # Initialize tracker with first frame and bounding box 38 | tracker.init(frame,tuple(bbox)) 39 | 40 | while True: 41 | # Read a new frame 42 | ok, frame = video.read() 43 | if not ok: 44 | break 45 | 46 | # Start timer 47 | timer = cv2.getTickCount() 48 | 49 | # Update tracker 50 | ok, bbox = tracker.update(frame) 51 | 52 | # Calculate Frames per second (FPS) 53 | fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer) 54 | 55 | # Draw bounding box 56 | if ok: 57 | # # Tracking success 58 | p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) 59 | p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) 60 | cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2) 61 | else: 62 | # Tracking failure 63 | cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 340), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (0, 0, 255), 6) 64 | 65 | # Display tracker type on frame 66 | cv2.putText(frame, "KCF Tracker", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 67 | 68 | # Display FPS on frame 69 | cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100, 220), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 70 | 71 | # Display result 72 | cv2.namedWindow("Tracking", 0) 73 | cv2.imshow("Tracking", frame) 74 | 75 | # Exit if ESC pressed 76 | k = cv2.waitKey(1) & 0xff 77 | if k == 27: break -------------------------------------------------------------------------------- /demo.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import sys 2 | import time 3 | import cv2 as cv 4 | from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QAction 5 | from PyQt5.QtGui import QIcon 6 | from PyQt5 import QtWidgets 7 | from PyQt5.QtCore import * 8 | from PyQt5.QtWidgets import * 9 | import cv2 10 | class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): 11 | def __init__(self, parent= None): 12 | QtWidgets.QMainWindow.__init__(self) 13 | #文件名 14 | self.pathx2 ="nostart" 15 | self.mode=0 16 | # 17 | self.resize(360,360) 18 | self.setWindowTitle('人脸识别') 19 | #设置一个按钮 20 | button2=QtWidgets.QPushButton("开启人脸识别") 21 | button2.setParent(self) 22 | button2.resize(150,50) 23 | button2.move(100,100) 24 | button2.clicked.connect(self.work1) 25 | # 26 | #设置一个按钮 27 | button3=QtWidgets.QPushButton("开启口罩人脸识别") 28 | button3.setParent(self) 29 | button3.resize(150,50) 30 | button3.move(100,150) 31 | button3.clicked.connect(self.work2) 32 | # 33 | #设置一个按钮 34 | button4=QtWidgets.QPushButton("开启目标追踪") 35 | button4.setParent(self) 36 | button4.resize(150,50) 37 | button4.move(100,200) 38 | button4.clicked.connect(self.work3) 39 | # 40 | exit = QAction(QIcon('icons/Blue_Flower.ico'), 'Classifier Path', self) 41 | exit.setShortcut('Ctrl+Q') 42 | exit.setStatusTip('Slect Classifier') 43 | exit.triggered.connect(self.classifier) 44 | self.statusBar() 45 | # 46 | exit2 = QAction(QIcon('icons/Blue_Flower.ico'), 'Vidicon Start', self) 47 | exit2.setShortcut('Ctrl+W') 48 | exit2.setStatusTip('Use Vidicon') 49 | exit2.triggered.connect(self.modechose1) 50 | self.statusBar() 51 | exit3 = QAction(QIcon('icons/Blue_Flower.ico'), 'Path Choose', self) 52 | exit3.setShortcut('Ctrl+E') 53 | exit3.setStatusTip('Slect Path') 54 | exit3.triggered.connect(self.modechose2) 55 | self.statusBar() 56 | #设置一个菜单项，来选择分类器 57 | 58 | menubar = self.menuBar() 59 | file = menubar.addMenu('&分类器') 60 | file.addAction(exit) 61 | # 62 | menubar2 = self.menuBar() 63 | file = menubar2.addMenu('&视频模式') 64 | file.addAction(exit2) 65 | file.addAction(exit3) 66 | # 67 | def classifier(self): 68 | image_file,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,'选择分类器','C:/','Image files (*.xml)') 69 | pathMixName = image_file,_.split('/') 70 | self.pathx2 = "/".join(pathMixName[0:len(pathMixName)-1]) 71 | def modechose1(self): 72 | self.mode=0; 73 | def modechose2(self): 74 | image_file,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,'选择视频','C:/','Image files (*.mp4)') 75 | pathMixName = image_file,_.split('/') 76 | self.mode = "/".join(pathMixName[0:len(pathMixName)-1]) 77 | def face_detect_demo(self,image): 78 | gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) 79 | gray = cv.resize(gray, None, fx=1, fy=1) 80 | gray = cv.equalizeHist(gray) 81 | face_detector = cv.CascadeClassifier(self.pathx2) 82 | faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.10, 5) 83 | for x, y, w, h in faces: 84 | cv.rectangle(image, (x, y), ((x+w), (y+h)), (0, 255, 0), 2) 85 | cv.imshow("result", image) 86 | def work1(self): 87 | if self.pathx2=="nostart": 88 | reply = QMessageBox.critical(self,"警告","没有选择正确的分类器,是否继续？",QMessageBox.Yes | QMessageBox.No,QMessageBox.Yes) 89 | if reply!=65536: 90 | capture = cv.VideoCapture(self.mode) 91 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 92 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 93 | capture.set(cv.CAP_PROP_FPS, 144) 94 | cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_NORMAL) 95 | while (True): 96 | #按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。 97 | ret, frame = capture.read() 98 | # cv.flip函数表示图像翻转，沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转 99 | frame = cv.flip(frame, 1) 100 | self.face_detect_demo(frame) 101 | #waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 102 | c = cv.waitKey(1) 103 | if c == 27:#当键盘按下‘ESC’退出程序 104 | break 105 | else : 106 | capture = cv.VideoCapture(self.mode) 107 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 108 | capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 109 | capture.set(cv.CAP_PROP_FPS, 144) 110 | cv.namedWindow("result", cv.WINDOW_NORMAL) 111 | while (True): 112 | #按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。 113 | ret, frame = capture.read() 114 | # cv.flip函数表示图像翻转，沿y轴翻转, 0: 沿x轴翻转, <0: x、y轴同时翻转 115 | frame = cv.flip(frame, 1) 116 | self.face_detect_demo(frame) 117 | #waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 118 | c = cv.waitKey(1) 119 | if c == 27:#当键盘按下‘ESC’退出程序 120 | break 121 | def work2(self): 122 | if self.pathx2=="nostart": 123 | reply = QMessageBox.critical(self,"警告","没有选择正确的分类器,是否继续？",QMessageBox.Yes | QMessageBox.No,QMessageBox.Yes) 124 | if reply!=65536: 125 | detector = cv2.CascadeClassifier(self.pathx2) 126 | image_file,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,'选择口罩分类器','C:\\','Image files (*.xml)') 127 | pathMixName = image_file,_.split('/') 128 | path = "/".join(pathMixName[0:len(pathMixName)-1]) 129 | mask_detector = cv2.CascadeClassifier(path) 130 | cap = cv2.VideoCapture(self.mode) 131 | while True: 132 | ret, img = cap.read() 133 | gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 134 | faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3) 135 | for (x, y, w, h) in faces: 136 | # 参数分别为 图片、左上角坐标，右下角坐标，颜色，厚度 137 | face = img[y:y + h, x:x + w] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] 138 | mask_face = mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.08, 5) 139 | if len(mask_face) > 0: 140 | for (x2, y2, w2, h2) in mask_face: 141 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 0), 2) 142 | else: 143 | for (x2, y2, w2, h2) in faces: 144 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 2) 145 | 146 | cv2.namedWindow("result", 0) 147 | cv2.imshow("result", img) 148 | # waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 149 | c = cv2.waitKey(1) 150 | if c == 27: # 当键盘按下‘ESC’退出程序 151 | break 152 | else: 153 | detector = cv2.CascadeClassifier(self.pathx2) 154 | image_file,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,'选择口罩分类器','C:\\','Image files (*.xml)') 155 | pathMixName = image_file,_.split('/') 156 | path = "/".join(pathMixName[0:len(pathMixName)-1]) 157 | mask_detector = cv2.CascadeClassifier(path) 158 | cap = cv2.VideoCapture(self.mode) 159 | i = 0 160 | while True: 161 | i=i+1 162 | #mark用来标志当前的检测结果（无人脸=-1；有人脸无口罩=0；有人脸有口罩=1） 163 | mark = -1 164 | ret, img = cap.read() 165 | gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 166 | faces = detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3) 167 | for (x, y, w, h) in faces: 168 | # 参数分别为 图片、左上角坐标，右下角坐标，颜色，厚度 169 | face = img[y:y + h, x:x + w] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] 170 | mask_face = mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5) 171 | if len(mask_face) > 0: 172 | i = 0 173 | mark = 1 174 | else: 175 | # 用i++来进行延时消抖 176 | if i > 20: 177 | mark = 0 178 | if mark == 0: 179 | cv2.putText(img, "Mask: no", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 6) 180 | for (x2, y2, w2, h2) in faces: 181 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 2) 182 | if mark == 1: 183 | cv2.putText(img, "Mask: yes", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,(0, 255, 0), 6) 184 | for (x2, y2, w2, h2) in mask_face: 185 | cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 0), 2) 186 | cv2.namedWindow("result", 0) 187 | cv2.imshow("result", img) 188 | # waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言； 189 | c = cv2.waitKey(1) 190 | if c == 27: # 当键盘按下‘ESC’退出程序 191 | break 192 | def work3(self): 193 | if self.pathx2=="nostart": 194 | reply = QMessageBox.critical(self,"警告","没有选择正确的分类器,是否继续？",QMessageBox.Yes | QMessageBox.No,QMessageBox.Yes) 195 | if reply!=65536: 196 | tracker = cv2.TrackerKCF_create() 197 | # Read video 198 | # video = cv2.VideoCapture(0) 199 | video = cv2.VideoCapture(self.mode) 200 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 201 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 202 | video.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 144) 203 | 204 | # Exit if video not opened. 205 | if not video.isOpened(): 206 | print("Could not open video") 207 | sys.exit() 208 | 209 | # Read first frame. 210 | ok, frame = video.read() 211 | if not ok: 212 | print("Cannot read video file") 213 | sys.exit() 214 | 215 | # Face detection 216 | gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 217 | gray = cv2.resize(gray, None, fx=1, fy=1) 218 | gray = cv2.equalizeHist(gray) 219 | # Loading the face classifier 220 | face_detector = cv2.CascadeClassifier(self.pathx2) 221 | faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.2, 5) 222 | n_faces = len(faces) 223 | print(n_faces) 224 | bbox = (0, 0, 0, 0) 225 | bbox = faces[0] 226 | 227 | # Initialize tracker with first frame and bounding box 228 | tracker.init(frame,tuple(bbox)) 229 | 230 | while True: 231 | # Read a new frame 232 | ok, frame = video.read() 233 | if not ok: 234 | break 235 | 236 | # Start timer 237 | timer = cv2.getTickCount() 238 | 239 | # Update tracker 240 | ok, bbox = tracker.update(frame) 241 | 242 | # Calculate Frames per second (FPS) 243 | fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer) 244 | 245 | # Draw bounding box 246 | if ok: 247 | # # Tracking success 248 | p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) 249 | p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) 250 | cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2) 251 | else: 252 | # Tracking failure 253 | cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 340), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (0, 0, 255), 6) 254 | 255 | # Display tracker type on frame 256 | cv2.putText(frame, "KCF Tracker", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 257 | 258 | # Display FPS on frame 259 | cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100, 220), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 260 | 261 | # Display result 262 | cv2.namedWindow("Tracking", 0) 263 | cv2.imshow("Tracking", frame) 264 | 265 | # Exit if ESC pressed 266 | k = cv2.waitKey(1) & 0xff 267 | if k == 27: break 268 | else: 269 | tracker = cv2.TrackerKCF_create() 270 | # Read video 271 | # video = cv2.VideoCapture(0) 272 | video = cv2.VideoCapture(self.mode) 273 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920) 274 | video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080) 275 | video.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 144) 276 | 277 | # Exit if video not opened. 278 | if not video.isOpened(): 279 | print("Could not open video") 280 | sys.exit() 281 | 282 | # Read first frame. 283 | ok, frame = video.read() 284 | if not ok: 285 | print("Cannot read video file") 286 | sys.exit() 287 | 288 | # Face detection 289 | gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 290 | gray = cv2.resize(gray, None, fx=1, fy=1) 291 | gray = cv2.equalizeHist(gray) 292 | # Loading the face classifier 293 | face_detector = cv2.CascadeClassifier(self.pathx2) 294 | faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.2, 5) 295 | n_faces = len(faces) 296 | print(n_faces) 297 | bbox = (0, 0, 0, 0) 298 | bbox = faces[0] 299 | 300 | # Initialize tracker with first frame and bounding box 301 | tracker.init(frame,tuple(bbox)) 302 | 303 | while True: 304 | # Read a new frame 305 | ok, frame = video.read() 306 | if not ok: 307 | break 308 | 309 | # Start timer 310 | timer = cv2.getTickCount() 311 | 312 | # Update tracker 313 | ok, bbox = tracker.update(frame) 314 | 315 | # Calculate Frames per second (FPS) 316 | fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer) 317 | 318 | # Draw bounding box 319 | if ok: 320 | # # Tracking success 321 | p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) 322 | p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) 323 | cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2) 324 | else: 325 | # Tracking failure 326 | cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 340), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (0, 0, 255), 6) 327 | 328 | # Display tracker type on frame 329 | cv2.putText(frame, "KCF Tracker", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 330 | 331 | # Display FPS on frame 332 | cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100, 220), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (50, 170, 50), 6) 333 | 334 | # Display result 335 | cv2.namedWindow("Tracking", 0) 336 | cv2.imshow("Tracking", frame) 337 | 338 | # Exit if ESC pressed 339 | k = cv2.waitKey(1) & 0xff 340 | if k == 27: break 341 | 342 | if __name__ == "__main__": 343 | import sys 344 | app = QApplication(sys.argv) 345 | main = MainWindow() 346 | main.show() 347 | sys.exit(app.exec_()) 348 | -------------------------------------------------------------------------------- /口罩分类器/haarcascade_mask.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | BOOST 5 | HAAR 6 | 20 7 | 20 8 | 9 | GAB 10 | 9.9989998340606689e-01 11 | 5.0000000000000000e-01 12 | 9.4999999999999996e-01 13 | 1 14 | 100 15 | 16 | 0 17 | 1 18 | ALL 19 | 20 20 | 21 | 22 | <_> 23 | 9 24 | -1.3743200302124023e+00 25 | 26 | <_> 27 | 28 | 0 -1 247 5.3875730372965336e-03 29 | 30 | -7.1223020553588867e-01 6.4425773918628693e-02 31 | <_> 32 | 33 | 0 -1 48 -6.0985737945884466e-04 34 | 35 | 2.8097748756408691e-01 -5.1644295454025269e-01 36 | <_> 37 | 38 | 0 -1 101 -1.2433612719178200e-02 39 | 40 | -2.1598055958747864e-01 6.7535215616226196e-01 41 | <_> 42 | 43 | 0 -1 114 1.6242582350969315e-03 44 | 45 | -2.9575040936470032e-01 3.8134559988975525e-01 46 | <_> 47 | 48 | 0 -1 419 1.6977984341792762e-04 49 | 50 | -3.3511611819267273e-01 3.6627680063247681e-01 51 | <_> 52 | 53 | 0 -1 242 -3.6539288703352213e-04 54 | 55 | 2.9605016112327576e-01 -3.4214252233505249e-01 56 | <_> 57 | 58 | 0 -1 186 -6.7643010988831520e-03 59 | 60 | 4.9079069495201111e-01 -1.9299609959125519e-01 61 | <_> 62 | 63 | 0 -1 135 -1.1178071610629559e-02 64 | 65 | 5.6792497634887695e-01 -1.8263442814350128e-01 66 | <_> 67 | 68 | 0 -1 224 -1.5001106262207031e-01 69 | 70 | -5.8010214567184448e-01 1.7997448146343231e-01 71 | 72 | <_> 73 | 12 74 | -1.3685091733932495e+00 75 | 76 | <_> 77 | 78 | 0 -1 351 -7.9487934708595276e-02 79 | 80 | -8.4042555093765259e-01 -6.5743945538997650e-02 81 | <_> 82 | 83 | 0 -1 191 -3.3770813606679440e-03 84 | 85 | 5.2022689580917358e-01 -3.3714747428894043e-01 86 | <_> 87 | 88 | 0 -1 298 3.4515052102506161e-03 89 | 90 | -2.4116814136505127e-01 5.0232517719268799e-01 91 | <_> 92 | 93 | 0 -1 331 -4.1398353874683380e-02 94 | 95 | -9.4818311929702759e-01 1.3484822213649750e-01 96 | <_> 97 | 98 | 0 -1 75 -1.8603196740150452e-01 99 | 100 | -8.9345282316207886e-01 1.3735553622245789e-01 101 | <_> 102 | 103 | 0 -1 342 -4.5580426231026649e-03 104 | 105 | 6.3158905506134033e-01 -2.0422761142253876e-01 106 | <_> 107 | 108 | 0 -1 184 5.8001687284559011e-04 109 | 110 | -2.0348648726940155e-01 5.5983024835586548e-01 111 | <_> 112 | 113 | 0 -1 89 -1.5477179549634457e-03 114 | 115 | 4.3996044993400574e-01 -2.3849500715732574e-01 116 | <_> 117 | 118 | 0 -1 392 -3.3024785807356238e-04 119 | 120 | 3.5351479053497314e-01 -3.1901434063911438e-01 121 | <_> 122 | 123 | 0 -1 447 -3.6543966270983219e-03 124 | 125 | 3.7322318553924561e-01 -2.7154436707496643e-01 126 | <_> 127 | 128 | 0 -1 84 -4.2645623907446861e-03 129 | 130 | 6.1820590496063232e-01 -1.3965380191802979e-01 131 | <_> 132 | 133 | 0 -1 278 -5.8244389947503805e-04 134 | 135 | 5.6855225563049316e-01 -1.6284678876399994e-01 136 | 137 | <_> 138 | 12 139 | -1.4908587932586670e+00 140 | 141 | <_> 142 | 143 | 0 -1 79 -1.5774160623550415e-01 144 | 145 | 7.2340422868728638e-01 -5.9708738327026367e-01 146 | <_> 147 | 148 | 0 -1 53 -4.3908413499593735e-03 149 | 150 | 4.8231843113899231e-01 -4.1368004679679871e-01 151 | <_> 152 | 153 | 0 -1 250 -1.9971504807472229e-02 154 | 155 | 2.2544938325881958e-01 -6.7630332708358765e-01 156 | <_> 157 | 158 | 0 -1 65 -1.0480256751179695e-03 159 | 160 | 3.3397403359413147e-01 -3.8088375329971313e-01 161 | <_> 162 | 163 | 0 -1 54 -1.0212339460849762e-01 164 | 165 | -2.7243384718894958e-01 4.3951687216758728e-01 166 | <_> 167 | 168 | 0 -1 228 8.0786608159542084e-03 169 | 170 | -1.3888275623321533e-01 6.9261181354522705e-01 171 | <_> 172 | 173 | 0 -1 438 3.4769291232805699e-05 174 | 175 | -3.2673829793930054e-01 2.8754651546478271e-01 176 | <_> 177 | 178 | 0 -1 258 -6.0954997316002846e-03 179 | 180 | 4.5528614521026611e-01 -2.2036111354827881e-01 181 | <_> 182 | 183 | 0 -1 211 -3.3990675583481789e-03 184 | 185 | 4.1963350772857666e-01 -2.4493923783302307e-01 186 | <_> 187 | 188 | 0 -1 227 -1.8701126798987389e-02 189 | 190 | 3.6655250191688538e-01 -2.4508179724216461e-01 191 | <_> 192 | 193 | 0 -1 42 -1.5547565999440849e-04 194 | 195 | 3.3560281991958618e-01 -2.7556779980659485e-01 196 | <_> 197 | 198 | 0 -1 172 5.6768301874399185e-05 199 | 200 | 2.6000726222991943e-01 -3.6568823456764221e-01 201 | 202 | <_> 203 | 18 204 | -1.4772071838378906e+00 205 | 206 | <_> 207 | 208 | 0 -1 18 -1.6267591714859009e-01 209 | 210 | -5.8631920814514160e-01 4.9019607901573181e-01 211 | <_> 212 | 213 | 0 -1 46 -7.8168123960494995e-02 214 | 215 | 6.4066934585571289e-01 -2.3398564755916595e-01 216 | <_> 217 | 218 | 0 -1 23 -1.3838025927543640e-01 219 | 220 | 4.6901482343673706e-01 -1.9659228622913361e-01 221 | <_> 222 | 223 | 0 -1 9 -6.2409609556198120e-02 224 | 225 | -7.5977200269699097e-01 1.3117474317550659e-01 226 | <_> 227 | 228 | 0 -1 411 -1.6362784430384636e-02 229 | 230 | 1.0765890032052994e-01 -9.3360167741775513e-01 231 | <_> 232 | 233 | 0 -1 233 1.3179811649024487e-03 234 | 235 | -1.4854410290718079e-01 7.6554018259048462e-01 236 | <_> 237 | 238 | 0 -1 154 -1.2262663803994656e-03 239 | 240 | 8.0070936679840088e-01 -6.9677442312240601e-02 241 | <_> 242 | 243 | 0 -1 92 -3.1048880191519856e-04 244 | 245 | 2.9437994956970215e-01 -3.1663131713867188e-01 246 | <_> 247 | 248 | 0 -1 313 -6.1677899211645126e-03 249 | 250 | 6.5755605697631836e-01 -1.2604503333568573e-01 251 | <_> 252 | 253 | 0 -1 1 -5.3473125444725156e-04 254 | 255 | 3.0306988954544067e-01 -2.6333332061767578e-01 256 | <_> 257 | 258 | 0 -1 356 -1.2019460555166006e-03 259 | 260 | 7.3890554904937744e-01 -1.1367405951023102e-01 261 | <_> 262 | 263 | 0 -1 357 -1.6718854010105133e-01 264 | 265 | -4.4397732615470886e-01 1.7982549965381622e-01 266 | <_> 267 | 268 | 0 -1 234 -9.1540236026048660e-03 269 | 270 | 6.7360913753509521e-01 -1.0633825510740280e-01 271 | <_> 272 | 273 | 0 -1 130 -1.1051401961594820e-03 274 | 275 | 2.9238480329513550e-01 -2.4420778453350067e-01 276 | <_> 277 | 278 | 0 -1 423 3.5382057831156999e-05 279 | 280 | -3.4439387917518616e-01 2.1847875416278839e-01 281 | <_> 282 | 283 | 0 -1 444 -2.8929458931088448e-03 284 | 285 | -6.3296496868133545e-01 1.3339057564735413e-01 286 | <_> 287 | 288 | 0 -1 131 -1.4874744415283203e-01 289 | 290 | -7.1590971946716309e-01 1.0365045070648193e-01 291 | <_> 292 | 293 | 0 -1 187 -6.8439599126577377e-03 294 | 295 | 5.6064462661743164e-01 -1.5032076835632324e-01 296 | 297 | <_> 298 | 22 299 | -1.5094223022460938e+00 300 | 301 | <_> 302 | 303 | 0 -1 69 2.6898044347763062e-01 304 | 305 | -5.8991599082946777e-01 2.2857142984867096e-01 306 | <_> 307 | 308 | 0 -1 120 5.0491124391555786e-02 309 | 310 | -2.2194597125053406e-01 5.2596735954284668e-01 311 | <_> 312 | 313 | 0 -1 379 6.3172815134748816e-04 314 | 315 | -2.5656446814537048e-01 2.5675496459007263e-01 316 | <_> 317 | 318 | 0 -1 289 1.9745499594137073e-04 319 | 320 | -7.6145611703395844e-02 8.1891638040542603e-01 321 | <_> 322 | 323 | 0 -1 36 1.2541142106056213e-01 324 | 325 | -1.2171968817710876e-01 4.7436383366584778e-01 326 | <_> 327 | 328 | 0 -1 0 -1.2650665594264865e-03 329 | 330 | -5.4872602224349976e-01 1.1162679642438889e-01 331 | <_> 332 | 333 | 0 -1 0 4.6239969378802925e-05 334 | 335 | 1.9826585054397583e-01 -3.8899177312850952e-01 336 | <_> 337 | 338 | 0 -1 122 6.3675105571746826e-02 339 | 340 | -1.4197136461734772e-01 5.0559139251708984e-01 341 | <_> 342 | 343 | 0 -1 78 1.2673713266849518e-02 344 | 345 | -7.6901130378246307e-02 5.7513988018035889e-01 346 | <_> 347 | 348 | 0 -1 337 -1.4046879485249519e-02 349 | 350 | 7.3120570182800293e-01 -7.6337888836860657e-02 351 | <_> 352 | 353 | 0 -1 442 4.6718814701307565e-05 354 | 355 | -2.6035767793655396e-01 2.1907067298889160e-01 356 | <_> 357 | 358 | 0 -1 326 1.2039024382829666e-02 359 | 360 | 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| -5.4489892721176147e-01 1.0216091573238373e-01 451 | <_> 452 | 453 | 0 -1 422 5.7690536777954549e-05 454 | 455 | 1.8156585097312927e-01 -3.3067423105239868e-01 456 | <_> 457 | 458 | 0 -1 440 -3.4691247856244445e-04 459 | 460 | 2.0868220925331116e-01 -2.6675996184349060e-01 461 | <_> 462 | 463 | 0 -1 188 -3.1037852168083191e-02 464 | 465 | 4.0708708763122559e-01 -1.2301363795995712e-01 466 | <_> 467 | 468 | 0 -1 443 -1.1323814978823066e-03 469 | 470 | -5.8248841762542725e-01 9.7180433571338654e-02 471 | <_> 472 | 473 | 0 -1 117 -6.9834380410611629e-03 474 | 475 | 2.8347966074943542e-01 -1.8631392717361450e-01 476 | <_> 477 | 478 | 0 -1 129 -7.8955059871077538e-03 479 | 480 | 5.0395429134368896e-01 -1.0276825726032257e-01 481 | <_> 482 | 483 | 0 -1 104 -1.5083535981830209e-04 484 | 485 | 2.2100280225276947e-01 -2.2716560959815979e-01 486 | <_> 487 | 488 | 0 -1 291 -1.6540309786796570e-01 489 | 490 | -7.1399331092834473e-01 7.7521458268165588e-02 491 | <_> 492 | 493 | 0 -1 388 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-7.9698719084262848e-02 7.2061347961425781e-01 541 | <_> 542 | 543 | 0 -1 318 1.4749433845281601e-02 544 | 545 | -8.5914872586727142e-02 5.0732445716857910e-01 546 | <_> 547 | 548 | 0 -1 404 -1.6279098344966769e-03 549 | 550 | 6.3218462467193604e-01 -6.4004205167293549e-02 551 | <_> 552 | 553 | 0 -1 268 3.4214092011097819e-05 554 | 555 | -2.2327584028244019e-01 1.9434109330177307e-01 556 | <_> 557 | 558 | 0 -1 170 5.5916639976203442e-03 559 | 560 | -1.7906917631626129e-01 2.6328742504119873e-01 561 | <_> 562 | 563 | 0 -1 212 -3.4204058349132538e-02 564 | 565 | 4.6491762995719910e-01 -7.2236120700836182e-02 566 | <_> 567 | 568 | 0 -1 319 2.1080868318676949e-03 569 | 570 | -1.2687824666500092e-01 3.4588289260864258e-01 571 | <_> 572 | 573 | 0 -1 0 -6.7011488135904074e-04 574 | 575 | -3.8562601804733276e-01 1.0332008451223373e-01 576 | <_> 577 | 578 | 0 -1 0 -3.1995357858249918e-05 579 | 580 | 2.0520384609699249e-01 -2.1863457560539246e-01 581 | <_> 582 | 583 | 0 -1 276 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| 718 | 0 -1 99 1.0639283806085587e-02 719 | 720 | 1.4693772792816162e-01 -3.2221776247024536e-01 721 | <_> 722 | 723 | 0 -1 72 -6.5108309499919415e-03 724 | 725 | 4.0593057870864868e-01 -1.2571993470191956e-01 726 | <_> 727 | 728 | 0 -1 27 4.7709876671433449e-03 729 | 730 | -1.9393582642078400e-01 2.8975036740303040e-01 731 | <_> 732 | 733 | 0 -1 208 2.2193085169419646e-04 734 | 735 | -1.7168073356151581e-01 2.7481889724731445e-01 736 | <_> 737 | 738 | 0 -1 28 -9.8827411420643330e-05 739 | 740 | 2.2934041917324066e-01 -2.1207726001739502e-01 741 | <_> 742 | 743 | 0 -1 327 -3.3117100596427917e-02 744 | 745 | -6.9039297103881836e-01 6.3347712159156799e-02 746 | <_> 747 | 748 | 0 -1 6 5.4642057511955500e-04 749 | 750 | 1.6445434093475342e-01 -3.0666950345039368e-01 751 | <_> 752 | 753 | 0 -1 308 4.2132191359996796e-02 754 | 755 | 4.8772297799587250e-02 -8.1929671764373779e-01 756 | <_> 757 | 758 | 0 -1 31 -2.1934660617262125e-03 759 | 760 | -3.9387699961662292e-01 9.9355213344097137e-02 761 | <_> 762 | 763 | 0 -1 387 3.1646401621401310e-03 764 | 765 | -9.3949034810066223e-02 5.3465217351913452e-01 766 | 767 | <_> 768 | 26 769 | -1.4397605657577515e+00 770 | 771 | <_> 772 | 773 | 0 -1 269 -1.0482696816325188e-03 774 | 775 | -5.9822219610214233e-01 1.4634146355092525e-02 776 | <_> 777 | 778 | 0 -1 10 -7.2053216397762299e-02 779 | 780 | -3.8903442025184631e-01 9.9521599709987640e-02 781 | <_> 782 | 783 | 0 -1 50 -1.5357538126409054e-02 784 | 785 | -8.6088061332702637e-01 5.6940045207738876e-02 786 | <_> 787 | 788 | 0 -1 80 1.0081009939312935e-02 789 | 790 | -7.9359814524650574e-02 5.4593062400817871e-01 791 | <_> 792 | 793 | 0 -1 385 -8.0858506262302399e-03 794 | 795 | 5.0772625207901001e-01 -8.8289603590965271e-02 796 | <_> 797 | 798 | 0 -1 34 1.5125146508216858e-01 799 | 800 | -1.1689385026693344e-01 4.0311506390571594e-01 801 | <_> 802 | 803 | 0 -1 40 1.5381028060801327e-04 804 | 805 | 1.7215044796466827e-01 -3.2984733581542969e-01 806 | <_> 807 | 808 | 0 -1 64 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<_> 1157 | 1158 | 0 -1 106 -1.3827337883412838e-02 1159 | 1160 | 3.9149928092956543e-01 -1.1089608073234558e-01 1161 | <_> 1162 | 1163 | 0 -1 61 -4.9490299075841904e-02 1164 | 1165 | -1.9893909990787506e-01 2.0390982925891876e-01 1166 | <_> 1167 | 1168 | 0 -1 183 -5.4580166935920715e-02 1169 | 1170 | 4.8281082510948181e-01 -8.8689424097537994e-02 1171 | <_> 1172 | 1173 | 0 -1 343 -4.2902991175651550e-02 1174 | 1175 | 3.5646051168441772e-01 -1.1133241653442383e-01 1176 | <_> 1177 | 1178 | 0 -1 275 1.4330630190670490e-02 1179 | 1180 | -1.8291139602661133e-01 2.4036052823066711e-01 1181 | <_> 1182 | 1183 | 0 -1 277 3.5772381816059351e-03 1184 | 1185 | -1.6316556930541992e-01 2.6006406545639038e-01 1186 | <_> 1187 | 1188 | 0 -1 312 -2.0905169658362865e-03 1189 | 1190 | 3.1561815738677979e-01 -1.3706129789352417e-01 1191 | <_> 1192 | 1193 | 0 -1 146 5.3206114098429680e-03 1194 | 1195 | 1.1285382509231567e-01 -3.5993015766143799e-01 1196 | 1197 | <_> 1198 | 30 1199 | -1.2023624181747437e+00 1200 | 1201 | <_> 1202 | 1203 | 0 -1 161 -3.9202389121055603e-01 1204 | 1205 | 6.3636362552642822e-01 -5.4276829957962036e-01 1206 | <_> 1207 | 1208 | 0 -1 226 -9.6426829695701599e-02 1209 | 1210 | -4.6113044023513794e-01 1.9881531596183777e-02 1211 | <_> 1212 | 1213 | 0 -1 178 7.1885928511619568e-02 1214 | 1215 | 6.0029305517673492e-02 -8.5429120063781738e-01 1216 | <_> 1217 | 1218 | 0 -1 376 -2.8903275961056352e-04 1219 | 1220 | 1.7150366306304932e-01 -2.2489969432353973e-01 1221 | <_> 1222 | 1223 | 0 -1 426 5.4953654762357473e-04 1224 | 1225 | 1.1434847861528397e-01 -3.3288496732711792e-01 1226 | <_> 1227 | 1228 | 0 -1 424 1.8300634110346437e-04 1229 | 1230 | -2.4647314846515656e-01 2.3008374869823456e-01 1231 | <_> 1232 | 1233 | 0 -1 11 -3.8948523998260498e-01 1234 | 1235 | 7.1302980184555054e-01 -6.5837711095809937e-02 1236 | <_> 1237 | 1238 | 0 -1 421 -1.8699236679822206e-03 1239 | 1240 | 3.8573905825614929e-01 -9.7796313464641571e-02 1241 | <_> 1242 | 1243 | 0 -1 431 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<_> 1667 | 1668 | 0 -1 288 6.2298192642629147e-04 1669 | 1670 | 1.1586029827594757e-01 -4.0823769569396973e-01 1671 | 1672 | <_> 1673 | 26 1674 | -1.2913850545883179e+00 1675 | 1676 | <_> 1677 | 1678 | 0 -1 12 -1.6831487417221069e-02 1679 | 1680 | 5.0943398475646973e-01 -5.4581052064895630e-01 1681 | <_> 1682 | 1683 | 0 -1 287 2.7240696363151073e-03 1684 | 1685 | 6.0544751584529877e-02 -4.7773191332817078e-01 1686 | <_> 1687 | 1688 | 0 -1 435 1.3059104094281793e-03 1689 | 1690 | -2.0298431813716888e-01 2.0237897336483002e-01 1691 | <_> 1692 | 1693 | 0 -1 270 2.7449565823189914e-04 1694 | 1695 | -2.0430766046047211e-01 2.6073214411735535e-01 1696 | <_> 1697 | 1698 | 0 -1 417 8.4147020243108273e-04 1699 | 1700 | -1.5926997363567352e-01 4.0860778093338013e-01 1701 | <_> 1702 | 1703 | 0 -1 96 -4.4980679376749322e-05 1704 | 1705 | -1.9464564323425293e-01 2.2414568066596985e-01 1706 | <_> 1707 | 1708 | 0 -1 175 -8.6715247016400099e-04 1709 | 1710 | 4.4348815083503723e-01 -1.2003231048583984e-01 1711 | <_> 1712 | 1713 | 0 -1 217 -6.6506408620625734e-04 1714 | 1715 | 5.4418063163757324e-01 -7.2093360126018524e-02 1716 | <_> 1717 | 1718 | 0 -1 60 -3.6801851820200682e-04 1719 | 1720 | -4.4169527292251587e-01 1.0136552900075912e-01 1721 | <_> 1722 | 1723 | 0 -1 112 -8.4687862545251846e-03 1724 | 1725 | 4.4962128996849060e-01 -8.5265964269638062e-02 1726 | <_> 1727 | 1728 | 0 -1 166 -9.4265118241310120e-04 1729 | 1730 | 1.9596280157566071e-01 -2.2407813370227814e-01 1731 | <_> 1732 | 1733 | 0 -1 401 -2.0191743969917297e-03 1734 | 1735 | 7.0594865083694458e-01 -5.5958230048418045e-02 1736 | <_> 1737 | 1738 | 0 -1 283 -1.3718605623580515e-04 1739 | 1740 | -2.4066855013370514e-01 1.8102520704269409e-01 1741 | <_> 1742 | 1743 | 0 -1 219 3.4309339243918657e-03 1744 | 1745 | 1.4101842045783997e-01 -3.7321147322654724e-01 1746 | <_> 1747 | 1748 | 0 -1 346 -9.9912285804748535e-05 1749 | 1750 | 1.9292870163917542e-01 -2.3084132373332977e-01 1751 | <_> 1752 | 1753 | 0 -1 409 -2.0057650282979012e-02 1754 | 1755 | -1. 3.1227175146341324e-02 1756 | <_> 1757 | 1758 | 0 -1 167 -1.2109470553696156e-02 1759 | 1760 | 3.5972091555595398e-01 -1.2278791517019272e-01 1761 | <_> 1762 | 1763 | 0 -1 354 1.1629301588982344e-03 1764 | 1765 | -1.8096037209033966e-01 2.2861808538436890e-01 1766 | <_> 1767 | 1768 | 0 -1 185 9.7725475206971169e-03 1769 | 1770 | 9.4566218554973602e-02 -4.8775824904441833e-01 1771 | <_> 1772 | 1773 | 0 -1 51 6.7579383030533791e-03 1774 | 1775 | -9.0039871633052826e-02 5.1281279325485229e-01 1776 | <_> 1777 | 1778 | 0 -1 338 2.4551390670239925e-03 1779 | 1780 | -1.4352858066558838e-01 3.0202445387840271e-01 1781 | <_> 1782 | 1783 | 0 -1 395 4.9567668611416593e-05 1784 | 1785 | 1.5382423996925354e-01 -3.0429983139038086e-01 1786 | <_> 1787 | 1788 | 0 -1 266 -6.1830035410821438e-03 1789 | 1790 | 2.4630297720432281e-01 -1.7973728477954865e-01 1791 | <_> 1792 | 1793 | 0 -1 362 3.2893440220504999e-04 1794 | 1795 | 2.0008391141891479e-01 -2.6643881201744080e-01 1796 | <_> 1797 | 1798 | 0 -1 162 1.8200710415840149e-01 1799 | 1800 | -7.3113784193992615e-02 6.6358083486557007e-01 1801 | <_> 1802 | 1803 | 0 -1 192 -2.9909890145063400e-03 1804 | 1805 | -1.3010312616825104e-01 3.2746604084968567e-01 1806 | 1807 | <_> 1808 | 31 1809 | -1.1632008552551270e+00 1810 | 1811 | <_> 1812 | 1813 | 0 -1 14 1.6195985674858093e-01 1814 | 1815 | -5.2439022064208984e-01 1. 1816 | <_> 1817 | 1818 | 0 -1 67 4.2496412992477417e-02 1819 | 1820 | -1.4442946016788483e-01 3.7325268983840942e-01 1821 | <_> 1822 | 1823 | 0 -1 88 2.3396031465381384e-03 1824 | 1825 | -4.5850723981857300e-02 6.7950654029846191e-01 1826 | <_> 1827 | 1828 | 0 -1 416 -9.2768091708421707e-03 1829 | 1830 | 4.2113560438156128e-01 -6.1274301260709763e-02 1831 | <_> 1832 | 1833 | 0 -1 420 2.3761396296322346e-03 1834 | 1835 | 1.1395432054996490e-01 -2.7076253294944763e-01 1836 | <_> 1837 | 1838 | 0 -1 428 2.0894547924399376e-04 1839 | 1840 | -1.6764986515045166e-01 1.6997390985488892e-01 1841 | <_> 1842 | 1843 | 0 -1 290 -3.0431980267167091e-03 1844 | 1845 | -4.8613477498292923e-02 5.0773906707763672e-01 1846 | <_> 1847 | 1848 | 0 -1 74 2.6955168694257736e-02 1849 | 1850 | 7.7040657401084900e-02 -4.4820639491081238e-01 1851 | <_> 1852 | 1853 | 0 -1 315 -2.5059985928237438e-03 1854 | 1855 | 3.0209133028984070e-01 -8.4131896495819092e-02 1856 | <_> 1857 | 1858 | 0 -1 111 5.7252367696492001e-05 1859 | 1860 | 1.5476191043853760e-01 -2.0259197056293488e-01 1861 | <_> 1862 | 1863 | 0 -1 244 -1.3243738794699311e-04 1864 | 1865 | -2.0502668619155884e-01 1.4921587705612183e-01 1866 | <_> 1867 | 1868 | 0 -1 223 -3.6665326915681362e-03 1869 | 1870 | 9.9255755543708801e-02 -3.7668600678443909e-01 1871 | <_> 1872 | 1873 | 0 -1 229 -4.5969543862156570e-04 1874 | 1875 | 2.0030944049358368e-01 -1.7068035900592804e-01 1876 | <_> 1877 | 1878 | 0 -1 230 1.7097571492195129e-01 1879 | 1880 | 4.0681652724742889e-02 -8.1788218021392822e-01 1881 | <_> 1882 | 1883 | 0 -1 437 1.2916559353470802e-02 1884 | 1885 | -6.9377698004245758e-02 5.2350819110870361e-01 1886 | <_> 1887 | 1888 | 0 -1 393 -6.3849836587905884e-02 1889 | 1890 | -6.7643105983734131e-01 5.9128671884536743e-02 1891 | <_> 1892 | 1893 | 0 -1 347 -1.1141196591779590e-03 1894 | 1895 | 1.7078533768653870e-01 -1.9552589952945709e-01 1896 | <_> 1897 | 1898 | 0 -1 407 -5.5099127348512411e-04 1899 | 1900 | -2.4971519410610199e-01 1.3103133440017700e-01 1901 | <_> 1902 | 1903 | 0 -1 345 2.6819449849426746e-03 1904 | 1905 | 7.3539897799491882e-02 -4.2519414424896240e-01 1906 | <_> 1907 | 1908 | 0 -1 142 4.1008209809660912e-03 1909 | 1910 | -1.7258702218532562e-01 1.8989431858062744e-01 1911 | <_> 1912 | 1913 | 0 -1 214 -2.4188570678234100e-03 1914 | 1915 | 4.4313731789588928e-01 -7.6017655432224274e-02 1916 | <_> 1917 | 1918 | 0 -1 173 1.0237903188681230e-04 1919 | 1920 | 1.3690733909606934e-01 -2.2916857898235321e-01 1921 | <_> 1922 | 1923 | 0 -1 47 7.1224588900804520e-03 1924 | 1925 | -4.2734507471323013e-02 8.0669009685516357e-01 1926 | <_> 1927 | 1928 | 0 -1 273 2.4567577056586742e-03 1929 | 1930 | 8.9219294488430023e-02 -4.1186773777008057e-01 1931 | <_> 1932 | 1933 | 0 -1 22 5.0040811300277710e-02 1934 | 1935 | -7.1495346724987030e-02 4.5445647835731506e-01 1936 | <_> 1937 | 1938 | 0 -1 137 -1.3353498652577400e-02 1939 | 1940 | -2.8013333678245544e-01 1.3355149328708649e-01 1941 | <_> 1942 | 1943 | 0 -1 126 -1.4091913402080536e-01 1944 | 1945 | 5.3910791873931885e-01 -8.0630004405975342e-02 1946 | <_> 1947 | 1948 | 0 -1 377 -1.5216214582324028e-02 1949 | 1950 | -2.2562964260578156e-01 1.6516804695129395e-01 1951 | <_> 1952 | 1953 | 0 -1 189 1.5266125556081533e-03 1954 | 1955 | -1.7748811841011047e-01 1.8563972413539886e-01 1956 | <_> 1957 | 1958 | 0 -1 384 -3.4520030021667480e-02 1959 | 1960 | 8.2236731052398682e-01 -4.1279532015323639e-02 1961 | <_> 1962 | 1963 | 0 -1 335 7.9953693784773350e-04 1964 | 1965 | -1.6076870262622833e-01 2.2637757658958435e-01 1966 | 1967 | <_> 1968 | 32 1969 | -1.2780268192291260e+00 1970 | 1971 | <_> 1972 | 1973 | 0 -1 15 1.5097784996032715e-01 1974 | 1975 | -5.2555298805236816e-01 1. 1976 | <_> 1977 | 1978 | 0 -1 274 -2.3306822404265404e-02 1979 | 1980 | 5.0321179628372192e-01 -1.2832410633563995e-01 1981 | <_> 1982 | 1983 | 0 -1 301 -2.3585819872096181e-04 1984 | 1985 | -2.3239776492118835e-01 1.7014440894126892e-01 1986 | <_> 1987 | 1988 | 0 -1 436 -5.4823898244649172e-04 1989 | 1990 | 3.9435392618179321e-01 -1.0270461440086365e-01 1991 | <_> 1992 | 1993 | 0 -1 139 7.3241308331489563e-02 1994 | 1995 | 8.1563316285610199e-02 -4.3768170475959778e-01 1996 | <_> 1997 | 1998 | 0 -1 182 -2.6884446851909161e-03 1999 | 2000 | 2.1202285587787628e-01 -1.7018471658229828e-01 2001 | <_> 2002 | 2003 | 0 -1 134 -2.7432501316070557e-02 2004 | 2005 | -7.1488004922866821e-01 6.4683511853218079e-02 2006 | <_> 2007 | 2008 | 0 -1 245 2.4691361468285322e-03 2009 | 2010 | -8.0715969204902649e-02 4.2547520995140076e-01 2011 | <_> 2012 | 2013 | 0 -1 240 5.3506297990679741e-03 2014 | 2015 | -6.7834325134754181e-02 5.8748590946197510e-01 2016 | <_> 2017 | 2018 | 0 -1 158 -1.5074664354324341e-01 2019 | 2020 | 4.0025252103805542e-01 -8.2489840686321259e-02 2021 | <_> 2022 | 2023 | 0 -1 352 -1.4241283759474754e-02 2024 | 2025 | -8.1009620428085327e-01 3.7539757788181305e-02 2026 | <_> 2027 | 2028 | 0 -1 252 -7.7876979485154152e-03 2029 | 2030 | 3.1517177820205688e-01 -1.1184857040643692e-01 2031 | <_> 2032 | 2033 | 0 -1 90 1.4504061546176672e-03 2034 | 2035 | -7.2060100734233856e-02 5.2597945928573608e-01 2036 | <_> 2037 | 2038 | 0 -1 97 -1.8003536388278008e-03 2039 | 2040 | -4.4953939318656921e-01 8.0251336097717285e-02 2041 | <_> 2042 | 2043 | 0 -1 97 8.6303487478289753e-05 2044 | 2045 | 2.0272535085678101e-01 -2.6760491728782654e-01 2046 | <_> 2047 | 2048 | 0 -1 311 -2.7762593235820532e-03 2049 | 2050 | 4.3133205175399780e-01 -1.1195024102926254e-01 2051 | <_> 2052 | 2053 | 0 -1 159 -9.0023817028850317e-04 2054 | 2055 | 2.4527627229690552e-01 -1.9134986400604248e-01 2056 | <_> 2057 | 2058 | 0 -1 35 -1.0142040264327079e-04 2059 | 2060 | -2.1633221209049225e-01 1.7910392582416534e-01 2061 | <_> 2062 | 2063 | 0 -1 383 7.5556971132755280e-03 2064 | 2065 | -5.2716467529535294e-02 6.7734175920486450e-01 2066 | <_> 2067 | 2068 | 0 -1 42 -1.6217830125242472e-04 2069 | 2070 | 1.8498541414737701e-01 -2.0435108244419098e-01 2071 | <_> 2072 | 2073 | 0 -1 17 3.9007833600044250e-01 2074 | 2075 | -9.5147050917148590e-02 4.0472543239593506e-01 2076 | <_> 2077 | 2078 | 0 -1 110 8.8275002781301737e-04 2079 | 2080 | 1.2012343108654022e-01 -2.8031012415885925e-01 2081 | <_> 2082 | 2083 | 0 -1 205 1.4110334217548370e-01 2084 | 2085 | -6.9932959973812103e-02 5.7633113861083984e-01 2086 | <_> 2087 | 2088 | 0 -1 168 -2.6458926498889923e-02 2089 | 2090 | 6.4786559343338013e-01 -5.8518230915069580e-02 2091 | <_> 2092 | 2093 | 0 -1 254 -1.1371736973524094e-01 2094 | 2095 | 4.0586829185485840e-01 -8.8234670460224152e-02 2096 | <_> 2097 | 2098 | 0 -1 341 9.7886137664318085e-03 2099 | 2100 | -1.9757562875747681e-01 2.3001092672348022e-01 2101 | <_> 2102 | 2103 | 0 -1 176 -2.7489173226058483e-04 2104 | 2105 | 2.0235969126224518e-01 -1.9143229722976685e-01 2106 | <_> 2107 | 2108 | 0 -1 24 5.1885750144720078e-03 2109 | 2110 | -8.2714840769767761e-02 5.0626081228256226e-01 2111 | <_> 2112 | 2113 | 0 -1 3 -2.8527027461677790e-04 2114 | 2115 | 1.8096755445003510e-01 -2.3029698431491852e-01 2116 | <_> 2117 | 2118 | 0 -1 56 -8.7851630523800850e-03 2119 | 2120 | -4.5074707269668579e-01 8.2509204745292664e-02 2121 | <_> 2122 | 2123 | 0 -1 333 -1.0711858049035072e-03 2124 | 2125 | -4.4237673282623291e-02 9.0573823451995850e-01 2126 | <_> 2127 | 2128 | 0 -1 391 -9.1768405400216579e-04 2129 | 2130 | 8.1675797700881958e-02 -5.0936567783355713e-01 2131 | 2132 | <_> 2133 | 25 2134 | -1.1461763381958008e+00 2135 | 2136 | <_> 2137 | 2138 | 0 -1 329 -2.5530602782964706e-02 2139 | 2140 | 6.9696968793869019e-01 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<_> 3229 | 3230 | <_> 3231 | 2 1 6 4 -1. 3232 | <_> 3233 | 2 3 6 2 2. 3234 | 0 3235 | <_> 3236 | 3237 | <_> 3238 | 2 2 16 2 -1. 3239 | <_> 3240 | 2 2 8 1 2. 3241 | <_> 3242 | 10 3 8 1 2. 3243 | 0 3244 | <_> 3245 | 3246 | <_> 3247 | 2 2 10 4 -1. 3248 | <_> 3249 | 2 3 10 2 2. 3250 | 0 3251 | <_> 3252 | 3253 | <_> 3254 | 2 2 11 2 -1. 3255 | <_> 3256 | 2 3 11 1 2. 3257 | 0 3258 | <_> 3259 | 3260 | <_> 3261 | 2 3 2 8 -1. 3262 | <_> 3263 | 2 3 1 4 2. 3264 | <_> 3265 | 3 7 1 4 2. 3266 | 0 3267 | <_> 3268 | 3269 | <_> 3270 | 2 4 1 4 -1. 3271 | <_> 3272 | 2 5 1 2 2. 3273 | 0 3274 | <_> 3275 | 3276 | <_> 3277 | 2 4 3 3 -1. 3278 | <_> 3279 | 3 5 1 1 9. 3280 | 0 3281 | <_> 3282 | 3283 | <_> 3284 | 2 4 1 2 -1. 3285 | <_> 3286 | 2 4 1 1 2. 3287 | 1 3288 | <_> 3289 | 3290 | <_> 3291 | 2 4 1 16 -1. 3292 | <_> 3293 | 2 8 1 8 2. 3294 | 0 3295 | <_> 3296 | 3297 | <_> 3298 | 2 5 6 15 -1. 3299 | <_> 3300 | 4 10 2 5 9. 3301 | 0 3302 | <_> 3303 | 3304 | <_> 3305 | 2 6 18 5 -1. 3306 | <_> 3307 | 11 6 9 5 2. 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<_> 3467 | 3468 | <_> 3469 | 3 4 14 12 -1. 3470 | <_> 3471 | 3 4 7 6 2. 3472 | <_> 3473 | 10 10 7 6 2. 3474 | 0 3475 | <_> 3476 | 3477 | <_> 3478 | 3 5 16 6 -1. 3479 | <_> 3480 | 7 5 8 6 2. 3481 | 0 3482 | <_> 3483 | 3484 | <_> 3485 | 3 6 3 9 -1. 3486 | <_> 3487 | 3 9 3 3 2. 3488 | 0 3489 | <_> 3490 | 3491 | <_> 3492 | 3 7 16 1 -1. 3493 | <_> 3494 | 7 7 8 1 2. 3495 | 0 3496 | <_> 3497 | 3498 | <_> 3499 | 3 7 10 3 -1. 3500 | <_> 3501 | 2 8 10 1 3. 3502 | 1 3503 | <_> 3504 | 3505 | <_> 3506 | 3 7 16 12 -1. 3507 | <_> 3508 | 3 10 16 6 2. 3509 | 0 3510 | <_> 3511 | 3512 | <_> 3513 | 3 9 6 9 -1. 3514 | <_> 3515 | 6 9 3 9 2. 3516 | 0 3517 | <_> 3518 | 3519 | <_> 3520 | 3 9 6 8 -1. 3521 | <_> 3522 | 3 13 6 4 2. 3523 | 0 3524 | <_> 3525 | 3526 | <_> 3527 | 3 11 4 5 -1. 3528 | <_> 3529 | 5 11 2 5 2. 3530 | 0 3531 | <_> 3532 | 3533 | <_> 3534 | 3 11 15 9 -1. 3535 | <_> 3536 | 8 14 5 3 9. 3537 | 0 3538 | <_> 3539 | 3540 | <_> 3541 | 3 14 2 1 -1. 3542 | <_> 3543 | 3 14 1 1 2. 3544 | 1 3545 | <_> 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2. 4103 | 1 4104 | <_> 4105 | 4106 | <_> 4107 | 7 3 6 7 -1. 4108 | <_> 4109 | 9 3 2 7 2. 4110 | 0 4111 | <_> 4112 | 4113 | <_> 4114 | 7 3 7 4 -1. 4115 | <_> 4116 | 7 3 7 2 2. 4117 | 1 4118 | <_> 4119 | 4120 | <_> 4121 | 7 4 3 3 -1. 4122 | <_> 4123 | 8 5 1 1 9. 4124 | 0 4125 | <_> 4126 | 4127 | <_> 4128 | 7 4 4 1 -1. 4129 | <_> 4130 | 8 5 2 1 2. 4131 | 1 4132 | <_> 4133 | 4134 | <_> 4135 | 7 4 8 8 -1. 4136 | <_> 4137 | 7 8 8 4 2. 4138 | 0 4139 | <_> 4140 | 4141 | <_> 4142 | 7 5 2 4 -1. 4143 | <_> 4144 | 7 6 2 2 2. 4145 | 0 4146 | <_> 4147 | 4148 | <_> 4149 | 7 6 2 2 -1. 4150 | <_> 4151 | 7 6 1 1 2. 4152 | <_> 4153 | 8 7 1 1 2. 4154 | 0 4155 | <_> 4156 | 4157 | <_> 4158 | 7 7 2 2 -1. 4159 | <_> 4160 | 7 7 1 1 2. 4161 | <_> 4162 | 8 8 1 1 2. 4163 | 0 4164 | <_> 4165 | 4166 | <_> 4167 | 7 7 3 3 -1. 4168 | <_> 4169 | 8 8 1 1 9. 4170 | 0 4171 | <_> 4172 | 4173 | <_> 4174 | 7 7 1 6 -1. 4175 | <_> 4176 | 5 9 1 2 3. 4177 | 1 4178 | <_> 4179 | 4180 | <_> 4181 | 7 7 9 10 -1. 4182 | <_> 4183 | 10 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| 0 4738 | <_> 4739 | 4740 | <_> 4741 | 11 5 3 3 -1. 4742 | <_> 4743 | 12 6 1 1 9. 4744 | 0 4745 | <_> 4746 | 4747 | <_> 4748 | 11 5 1 3 -1. 4749 | <_> 4750 | 10 6 1 1 3. 4751 | 1 4752 | <_> 4753 | 4754 | <_> 4755 | 11 7 2 2 -1. 4756 | <_> 4757 | 11 7 1 1 2. 4758 | <_> 4759 | 12 8 1 1 2. 4760 | 0 4761 | <_> 4762 | 4763 | <_> 4764 | 11 7 3 3 -1. 4765 | <_> 4766 | 12 8 1 1 9. 4767 | 0 4768 | <_> 4769 | 4770 | <_> 4771 | 11 7 8 4 -1. 4772 | <_> 4773 | 11 8 8 2 2. 4774 | 0 4775 | <_> 4776 | 4777 | <_> 4778 | 11 8 1 4 -1. 4779 | <_> 4780 | 11 9 1 2 2. 4781 | 0 4782 | <_> 4783 | 4784 | <_> 4785 | 11 9 8 9 -1. 4786 | <_> 4787 | 13 9 4 9 2. 4788 | 0 4789 | <_> 4790 | 4791 | <_> 4792 | 11 10 3 3 -1. 4793 | <_> 4794 | 12 11 1 3 3. 4795 | 1 4796 | <_> 4797 | 4798 | <_> 4799 | 11 13 4 1 -1. 4800 | <_> 4801 | 12 13 2 1 2. 4802 | 0 4803 | <_> 4804 | 4805 | <_> 4806 | 11 14 2 2 -1. 4807 | <_> 4808 | 11 14 1 1 2. 4809 | <_> 4810 | 12 15 1 1 2. 4811 | 0 4812 | <_> 4813 | 4814 | <_> 4815 | 11 15 8 4 -1. 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