随笔分类 - python
摘要：python 文件太多打不开文件夹，取样少量的文件， 建立同样的文件目录结构 1. 在文件夹旁边新建文件夹 import os import shutil import random root_file = "/media/algo/data_1/everyday/20230203-有大文件/sno
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摘要：import os dir_txt = "data/demo/" txt_path_List = [] cnt_2 = 0 g = os.walk(dir_txt) for path, d, filelist in g: for filename in filelist: if filename.e
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摘要：import numpy as np predict = np.random.rand(7, 3) gt = np.random.randint(0, 3, (7, 1)) # [[0.86111937 0.17885014 0.15346783] # [0.18914942 0.55776159
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摘要：#python 读取文本： ##方法1： with open(txt_path, "r") as fr: lines = fr.readlines() for line in lines: line = line.strip() #去除换行符 \n ##方法2： f = open("tmp2.txt
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摘要：import time str_time_now = time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S", time.localtime()) ##2023-01-10_09:58:33 2023-01-10_09:58:33 用str_time_now可以很方便的嵌入到文件名中，方
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摘要：根据caffe训练打印的 I1102 20:42:49.268401 188 solver.cpp:352] Iteration 135020 (0.108123 iter/s, 92.4871s/10 iter), 114.5/13668.5ep, loss = 0.0899582 提取itera
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摘要：不打印如下信息 I1028 09:21:03.110215 5174 net.cpp:338] pool1 does not need backward computation. I1028 09:21:03.110217 5174 net.cpp:338] conv1_2/relu does no
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摘要：import cv2 import os import numpy as np path_dir = "/data_1/everyday/20221014/pic/18-19-20/" list_img = os.listdir(path_dir) cnt = 0 contrast = 0 brig
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摘要：import os from PIL import Image def image_Splicing(img_1, img_2, img_3, flag='x'): img1 = Image.open(img_1) img2 = Image.open(img_2) img3 = Image.open
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摘要：##简单demo，速度提升100倍。 跑kdtree的网上的demo，速度提升100倍，被这个惊艳到！ import time import numpy import scipy.spatial def find_index_of_nearest_xy(y_array, x_array, y_poi
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摘要：本代码python opencv运行，用鼠标在原图上面依次左击点三个点，左上，左下，右下。然后设定固定窗口大小，比如384128大小。 就是把在原图上面点击的三个点映射到384128大小图像上来。不管你原图选中多大面积的图像都会映射到我们设定的大小上面来。 这里就是仿射变换的原理映射。通过三对点映射
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摘要：本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15603194.html，未经授权勿转载 理解 LSTM 网络 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Understanding LSTM Networks https:/
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摘要：0.两个txt对比精度 import numpy as np name = "fc1x_a" path_pytorch_txt = "/data_1/everyday/1123/img_acc/libtorch_img.txt" path_caffe_txt = "/data_1/everyday/
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摘要：python最开始这行加了 -*- coding: utf-8 并且print("你好"),是可以打印出来的。 chn_tab = ["啊","阿"] rec = "" for predict_label in pos: if predict_label != blank_label and pre
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摘要：测试的目录结构如下： . ├── 1.txt ├── 2.txt ├── a │ ├── 3.txt │ ├── d │ └── e ├── b │ ├── 4.txt │ ├── 7.txt │ ├── f │ │ └── 5.txt │ └── h └── c └── 5.txt 7 direc
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摘要：定义的网络，有三个模块组成： class RecModel(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() assert 'in_channels' in config, 'in_channels must in model co
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摘要：就是我有一批标注好的color图，那个类别用不同像素来表示。现在我只需要这批数据的4类。其他类别都不需要了。 任务就是把color图上所需要的类别转为灰度标签图。 其实也简单，知道每个类别对应的颜色了，那么就构造同等大小的灰度图，相应颜色就置为相应类别。举例如下： 比如猫😺的颜色是[255,0,1
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摘要：example_1 import numpy as np import cv2 import os color_segmentation=np.asarray([ [0,0,0], #[0]背景 [180,120,120], [6,230,230], [80,50,50], [4,200,3], [
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摘要：以下是为了训练识别，轻微的数据增强方法 import os import cv2 import numpy as np import random def colorjitter(img): ''' ### Different Color Jitter ### img: image cj_type:
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摘要：from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont image = Image.open("/data_2/dog1.jpg") text = "仅供授权证明用，他用无效 \n有效期：20210401-20210430" font=ImageFont.truetype
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