以Doxygen标准添加注释，中文： void YOLOV8::detect(cv::Mat& frame) { int neww = 0, newh = 0, padw = 0, padh = 0; cv::Mat simg = this->resize_img(frame, &neww, &newh, &padw, &padh); cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(simg, 1.0 / 255.0, cv::Size(this->inp...-Go服务器开发

以下是以Doxygen标准添加的中文注释：

/**
 * @brief 检测图像中的目标。
 *
 * 此函数接收一帧图像，使用 YOLOv8 模型进行目标检测，并绘制检测结果。
 *
 * @param frame 输入的 cv::Mat 类型图像，表示待检测的图像帧。
 */
void YOLOV8::detect(cv::Mat& frame)
{
    int neww = 0, newh = 0, padw = 0, padh = 0;

    // 调整输入图像的大小
    cv::Mat simg = this->resize_img(frame, &neww, &newh, &padw, &padh);
    
    // 创建用于神经网络输入的 blob
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(simg, 1.0 / 255.0,
                                           cv::Size(this->inpHeight, this->inpWidth),
                                           cv::Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // 设置网络输入
    this->net.setInput(blob);

    std::vector<cv::Mat> outs;
    
    // 前向传播获取输出
    this->net.forward(outs, this->net.getUnconnectedOutLayersNames());

    int numproposal = outs[0].size[2]; // 获取提案数量
    int nout = outs[0].size[1];         // 获取输出维度
    
    outs[0] = outs[0].reshape(0, nout); // 重塑输出矩阵形状
    cv::transpose(outs[0], outs[0]);   // 转置输出矩阵

    std::vector<int> ids;                // 存储类别 ID 的向量
    std::vector<float> confs;            // 存储置信度的向量
    std::vector<cv::Rect> boxes;         // 存储边界框的向量

    float ratiow = (float)frame.cols / neww; // 原始宽度与新宽度的比例
    float ratioh = (float)frame.rows / newh; // 原始高度与新高度的比例
    float* pdata = (float*)outs[0].data;     // 输出数据指针

    for (int n = 0; n < numproposal; ++n)
    {
        float maxss = 0.0;
        int idp = 0;

        // 找到最大置信度及其对应类别 ID
        for (int k = 0; k < nout - 4; ++k)
        {
            if (pdata[k + 4] > maxss)
            {
                maxss = pdata[k + 4];
                idp = k;
            }
        }

        // 如果最大置信度大于阈值，则保存检测结果
        if (maxss >= this->confThreshold)
        {
            float cx = (pdata[0] - padw) * ratiow;
            float cy = (pdata[1] - padh) * ratioh;

            float w = pdata[2] * ratiow;
            float h = pdata[3] * ratioh;

            int left = int(cx - 0.5 * w);
            int top = int(cy - 0.5 * h);

            boxes.push_back(cv::Rect(left, top, int(w), int(h))); 
            confs.push_back(maxss); 
            ids.push_back(idp);
        }

        pdata += nout; // 移动到下一个提案数据位置
    }

	// 应用非极大抑制（NMS）以消除冗余框
	std::vector<int> indices;
	cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confs, this->confThreshold, this->nmsThreshold, indices);

	// 绘制最终检测到的目标结果
	for (int idx : indices) 
		this->drawPred(frame, boxes[idx], ids[idx], confs[idx]);
}

这些注释详细描述了函数的功能、参数以及其内部逻辑，有助于其他开发者理解代码。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问