是否可以在单个 python 程序中一个接一个地运行两个 Haar Cascade 模型进行对象检测？

如何解决是否可以在单个 python 程序中一个接一个地运行两个 Haar Cascade 模型进行对象检测？

我有一个汽车进入停车位的测试视频，我想在其中应用两个 Haar Cascade 模型。我要执行的任务如下：

• 阅读框架。
• 加载第一个预训练的 Haar Cascade 模型，用于检测所有过往车辆。
• 检测接近停车位的汽车。
• 计算汽车中心并计算汽车中心与停车位中心之间的欧几里得距离。如果欧几里得距离在近似误差值内，则可以得出汽车在停车位边界内的结论。因此，如果距离大于预定的误差值，则程序输出“停车位内无车”。如果距离小于或等于预先确定的误差值，则执行以下操作：
• 加载第二个训练有素的 Haar Cascade 模型，该模型检测假设停在停车位的特定汽车。
• 如果停车位内的汽车具有训练模型的特征，则编程输出“Seasonal Car”。如果不是，程序会输出“Unauthorized Car”。

我附上了我在这里处理过的代码：

import cv2
import numpy as np

coordinates = np.array([(127,206)]) #center of parking slot

def detect_cars(frame):
    allcars_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml') #model that detect all car
    allcars = allcars_cascade.detectMultiScale(frame,1.15,4)
    for (x,y,w,h) in allcars:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x + w,y + h),color=(0,255),thickness=2)
        center = np.array([x + w // 2,y + h // 2])
        radius = 2
        cv2.circle(frame,tuple(center),radius,(255,255,0),2)
        error = np.linalg.norm(coordinates - center)
        if error <= 60:
            car_cascade = cv2.CascadeClassifier('traincacscade.xml') #trained model to detect a specific car
            car = car_cascade.detectMultiScale(frame,4)
            for (a,b,c,d) in car:
                cv2.rectangle(frame,(a,b),(a + c,b + d),thickness=2)
            if len(car) != 0:
                print("Seasonal Car")
            else:
                print("Unauthorized Car")
        else:
            print("No car inside parking slot")
    return frame

def Simulator():
    CarVideo = cv2.VideoCapture('video.mp4')
    while CarVideo.isOpened():
        ret,frame = CarVideo.read()
        controlkey = cv2.waitKey(1)
        if ret:
            cars_frame = detect_cars(frame)
            cv2.imshow('frame',cars_frame)
        else:
            break
        if controlkey == ord('q'):
            break
    CarVideo.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    Simulator()

我遇到的问题是第二个模型似乎不起作用。当检测到汽车在停车位边界内时，程序会直接打印“Unauthorized Car”。就好像根本没有读取第二个模型一样。注意：我已经独立运行了第二个模型 (traincascade.xml) 来检查对受过训练的汽车的检测，它运行得非常好。但是当我将两个 Haar Cascade 模型组合成一个这样的程序时，第二个模型就不起作用了。就好像程序优先考虑较大的模型（即 car.xml）并且不允许检测较小的模型（traincascade.xml）。我可以知道这是运行多个 Haar Cascade 模型的限制还是有更好的代码编写方法来实现我想要的任务？