随笔分类 - python
摘要：官方链接： https://github.com/luuuyi/RefineDet.PyTorch product for k, f in enumerate([10, 8, 5, 3]): print("f: ",f) for i, j in product(range(f), repeat=2)
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摘要：本文代码转自如下链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/85194783 该代码剥离原来的官方代码，更清晰。同时，数据预处理部分是先固定一边为512，然后另外一边根据比例缩放，然后再填充为512，很值得看下python对这块的操作！ 然后后续为了还原到原来的坐标对上述操作再
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摘要：voc分割数据集有两种,文件夹名字分别是SegmentationClass,SegmentationClassAug,其中SegmentationClass文件夹图片样式如下: SegmentationClassAug文件夹图片样式如下: 今天来说下SegmentationClass文件夹带彩色图的
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摘要：深度学习ocr交流qq群：1020395892 论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf github：https://github.com/MhLiao/DB 捣鼓DB有一段时间了，年前就开
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摘要：一张图对应txt 45.0,1400.0,320.0,1317.0,3387.0,1447.0,3575.0,1537.0,3537.0,1592.0,3367.0,1640.0,287.0,1502.0 drawContours这个函数接受的contours格式搞死我了，一定要这样arr = np
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摘要：应用场景： 文件夹img，txt， img存放的是原图，txt存放的是img中图片名字一样的.txt。 其中一个txt样例如下： 一个框一行
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摘要：效果图：键盘控制各个x，y，z，还有fov数值 一开始的w, h = img.shape[0:2]这里宽、高错乱，原因未知，只能这么用 python版本的： c++ 版本： include include include "opencv2/opencv.hpp" using namespace st
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摘要：1. example1 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread('/media/data_2/everyday/0930/1.jpeg') img2 = cv2.imread('/media/data_2/everyd
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摘要：打印输出： normMean = [0.49680823, 0.48622987, 0.44980356] normStd = [0.24765104, 0.24397221, 0.26272318] transforms.Normalize(normMean = [0.49680823, 0.48
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摘要：文件目录： ├── mark │ └── dog.jpg └── txt └── dog.txt dog.txt 392,226,804,222,776,556,508,548,354,514 1144,248,1704,112,1728,448,1236,536 对应的框： 运行脚本生成，目录如下
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摘要：json格式类似如下： 两种读取.json方式都可以 生成：
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摘要：1.画图 import cv2 import numpy as np def drew(): pic = np.zeros([512, 512, 3]) #定义一个像素长宽分别为512/512，通道为3层的画布 # 直线（参数分别为：画布名称，起点坐标，终点坐标，颜色，线宽） cv2.line(pi
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摘要：参考链接： https://blog.csdn.net/zym19941119/article/details/80241663
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摘要：20190802更新： 统计待旋转图像画面中像素值最多的为背景点 coding: utf 8 import cv2 import os from math import import numpy as np def get_pix_background(img): T = 15 height = i
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摘要：代码里面集合了python处理xml的精髓 [toc] 1. voc定位数据xml转coco数据集格式json 我自己xml数据示例： 生成的coco json格式示例： 2.抽取voc里面的坐标信息到txt
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摘要：评价模型指标，自带的eval_ctw1500.py是根据两两框重叠面积大于0.5算正例tp。其中用到了import Polygon as plg 模块，可以方便的处理多边形的重叠计算面积 1.pip install Polygon2 2.cover = set() 这里用到了set，之前在c++里面
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摘要：``` # coding=utf-8 import os import os import cv2 import math import numpy as np from PIL import Image from PIL import ImageEnhance """ 1、对比度：白色画面(最亮时)下的亮度除以黑色画面(最暗时)下的亮度； 2、色彩饱和度：：彩度除以明度，指色彩的鲜艳程度，也称...
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摘要：1.遍历目录 os.walk() import os for root, dirs, files in os.walk(path): for name in files: print(os.path.join(root, name)) for name in dirs: print(os.path.
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