随笔分类 - 计算机视觉
摘要：Python代码 点击查看代码 import json import os from pathlib import Path # 把labelme的一个特定标签改成另一个标签 def replace_labelme_label( input_path: str, old_label: str, ne
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摘要：OpenCV 中 parallel_for_函数的具体用法，这个函数是OpenCV提供的并行化计算工具，能帮你高效低利用多核CPU加速循环类的计算任务。 一、parallel_for_ 核心概念 parallel_for_ 本质是OpenCV对多线程的封装，它会自动将一个大的循环任务拆分成多个子任务
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摘要：点击查看代码 import json import os import base64 import numpy as np import cv2 from math import cos, sin, radians import argparse def rotate_point_opencv_st
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摘要：1.首先找白色的区域作为ROI区域 2.在ROI区域找最长的横线 需要用到paddleocr第三方库 点击查看代码 using System; using OpenCvSharp; using System.Linq; using OpenCvSharp.Extensions; using Micr
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摘要：1.图片转base64 点击查看代码 import os import shutil import base64 def traverse_folder(path): for root,dirs,files in os.walk(path): for file in files: if file.s
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摘要：cellpose格式标注数据转labelme格式标注数据 点击查看代码 import numpy as np import json import os from skimage.measure import label, regionprops import cv2 import glob fol
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摘要：去除大颗粒脚本 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json import os def list_jsons(folder_path): for filename in os.listdir(folder_path): if filename.e
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摘要：大小目标的分类 小目标, 尺寸3232以下, 或者长宽比超过20 大目标, 尺寸9696以上 中目标, 介于大小目标之间的尺寸 被检查物size如果小于 15 * 15 , 效果可能很差, 如要检测小物体最好搭配 yolov8 P2模型. 另外也可以搭配 SAHI 库进行tile平铺推理, 或者实验
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摘要：点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json import os def list_jsons(folder_path): for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(
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摘要：单点和双点的错误标签转化不成多边形，导致不能转化成实例分割的训练集所以在训练前需要去除掉 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json import os # 去除一两个点的小polygon def remove_specific_labels(j
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摘要：去除labelme空的标注文件和对应的图片 点击查看代码 import os import json def is_empty_labelme_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: data = json.load(f) # 检查图像数据是
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摘要：对于有些标注标签名拼写错误的，可以用此方法 点击查看代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os import json json_dir = '' # JSON文件所在文件夹的路径 old_label = '' # 要修改的旧标签名 new_label = '' # 修
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摘要：见代码 点击查看代码 import cv2 import os import numpy as np import base64 import json import shutil # labelme标注后的图片和json同步resize in_dir = r'D:\pic\2024demo03\b
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摘要：16位灰度图转RGB图 点击查看代码 import cv2 import numpy as np from PIL import Image def transfer_16bit_to_8bit(image_path): image_16bit=Image.open(image_path) img_
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摘要：1.去除labelme标注中只有1或2个点的轮廓 指有些标注错误的只有1个点或2个点的轮廓不能转化为polygon 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json import os def remove_specific_labels(json_f
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摘要：修改前 代码： 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json def remove_specific_labels(json_file): # 读取JSON文件 with open(json_file, 'r') as f: data = json
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摘要：Mat_类 Mat_类是对 Mat 类的一个包装，其定义如下 点击查看代码 template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat { public: //只定义了几个方法 //没有定义新的属性 }; 这是一个非常轻量级的包装，既然已经有 Mat 类，为何还要定
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摘要：YOLO是一个深度学习模型，通常在GPU上运行。当你运行YOLO进行实例分割时，它会占用显存。在PyTorch中，删除显存通常涉及到释放张量所占用的内存。 以下是一个简单的Python代码示例，演示如何在PyTorch中删除（释放）显存 点击查看代码 import torch # 假设你有一个模型和
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摘要：labelme标注后的数据转yolo目标检测格式txt的脚本 点击查看代码 # https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/135942221 import base64 import random import shutil from tqd
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摘要：语义分割——YOLOv8-Seg 参数汇总与调参建议 train 参数 参数 默认值 说明 调参建议 model None 模型文件的路径，如 yolov8m.pt - data None 数据文件的路径，如 coco128.yaml - epochs 100 训练周期 根据数据集大小和模型复杂度调
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