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RSS订阅原创 python实现大图片切割和合并验证切割是否正确
在目标检测中，有时候拍摄的图像较大，而待测目标只是整个图像的一小块区域，这时候就需要对大的图像进行分割，这样有助于深度学习模型训练的速度，以及推理的速度，所以我们在拿到大的图像的时候先对其进行分割，分割成几个小区域，根据我们的训练模型输入图片大小来确定所要分割的图像大小，再根据整个图像的长宽大小，从而计算出长宽需要分割的块数，也就是这里代码中的rownum和colnum。本文主要针对轮胎的图像分割，原始的轮胎图片过于巨大，对于标注数据集和直接输入模型都是不太方便实现的，因此先对原始图片进行切割。
2024-03-18 16:37:44
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原创 工业上视觉检测中存在的反光问题如何解决
反光物体表面的光反射率很高，图目标特征丢失就越严重，也给识别的准确度造成了很大的影响。偏振镜主要是非金属表面的反光，对于金属表面的反光属于多种角度的反光。FA-VISION偏振镜解决了锡纸反光的问题，也能解决啤酒瓶身反光的问题。d、采用同轴光照明：使物体表面的反射光和相机在同一轴线上，可以有效的消除图像重影，比较适用于物体表面镜面光滑的。拍摄反光物体时，在适当的位置选择多个光源，可以减少高光部分的反射，提高整体图像质量。e、调整光源和物体的角度，减少光源直射物体造成的反射情况，可采用斜照明或侧照明。
2024-03-01 10:50:44
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原创 文件夹删除不掉，如何快速删除掉？
4、将无法删除的文件拖入批处理文件（.bat）中，就可以立马删除掉了。3、将文本文件（.txt）重命名为批处理文件（.bat）1、新建一个文本文件（.txt）2、文件内输入以下代码。
2024-02-01 17:06:24
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原创 标注工具labelImg和labelme的区别
labelimg是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，其标记数据输出为.xml和.txtlabelme是一种多边形标注工具，可以准确的将轮廓标注出来，常用于分割，其标记输出格式为json区别labelImg和labelme都是训练数据集时，用于给数据集打标签的软件，但一个是矩形框，一个是可以标记不规则边缘，用于CV的不同领域。
2024-01-12 09:35:05
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原创 传统图像处理常用语句整理
以下是python代码利用opencv进行图像处理的相关常用语句整理，该代码不能直接拷贝运行，只能供摘抄个别语句去实现你想要的功能实现。在理解的基础上去灵活应用这些语句。
2024-01-11 11:51:27
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原创 C++创建和调用DLL动态链接库
如何把自己的算法功能打包供给软件调用，就需要知道如何将算法打包成dll动态链接库。第一步：创建C++空项目第二步：创建头文件(.h)以及源文件(.cpp)第三步：编写头文件（重点） 下代码显示部分是模板，名称可以自己起，最重要的就是__declspec(dllexport)以及__declspec(dllimport)。一个是导出，一个是导入。第4步：编写.cpp文件这一步主要是一个算法实现脚本alg.cpp和main.cpp的实现，这里涉及到如何调用之前算法实现脚本生成的dll文件，dll实现主要通
2023-12-22 09:36:18
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原创 c++图像像素计算
我们知道每张图像都能够用矩阵来表示，矩阵中每个元素的值表示了图像中每个像素值，像素值的大小就对应着图像的亮暗。因此找到矩阵中的最大值，就是找到了图像中灰度值最大的像素，计算矩阵所有元素的平均值就是计算图像像素平均灰度，平均灰度表示图像整体的亮暗程度。
2023-12-20 15:59:43
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原创 在使用paddleocr转onnx后，推理遇到的问题解决
if img_h is not None and img_w is not None and img_h > 0 and img_w > 0:TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'
2023-09-28 09:29:43
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原创 Deep Automatic Natural Image Matting
利用深度学习自动图像抠图(Automatic image matting, AIM)是指在不需要任何像trimap等辅助输入的情况下，从任意自然图像中估计出软前景
2023-08-17 17:05:57
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原创 OCR识别系列之一-----场景文字识别
在文本检测算法中，基于分割的检测算法可以更好的处理弯曲等不规则形状的文本，因此往往能取得更好的检测效果。但是分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程十分复杂，而且耗时严重，因此有人提出了一个可微的二值化模块（Differentiable Binarization），然而，标准的二值化函数是不可微的，我们提出了一个近似的二值化函数，称为可微二值化(DB)，当它与分割网络一起训练时是完全可微的。通过结合简单的语义分割网络和DB模块，得到了一种鲁棒快速的场景文本检测器。将二值化阈值加入训练中学习，
2023-04-14 11:23:33
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原创 OCR识别系列之一-----文档字符识别
假如输入系统的图像是一页文本，那么识别时的第一件事情是判断页面上的 文本朝向，因为我们得到的这页文档往往都不是很完美的，很可能带有倾斜或者污渍，那么我们要做的第一件事就是进行 图像预处理，做角度矫正和去噪。
2023-04-06 17:25:18
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原创 安装onnx-simplifier或onnx报错
Building wheel for onnx (setup.py) ... error ERROR: Command errored out with exit status 1:
2022-11-15 14:33:45
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原创 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for & size mismatch for
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for & size mismatch for
2022-10-24 16:53:03
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原创 template_extractor.py:491: FutureWarning: Possible nested set at position 4
template_extractor.py:491: FutureWarning: Possible nested set at position 4
2022-06-17 15:05:46
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原创 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘GetAtoms‘
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'GetAtoms'
2022-06-17 14:48:56
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原创 tensorflow和pytorch的对应函数。
tf.math.square ---------- torch.powtf.reduce_sum() ---------torch.sumtf.boolean_mask ----------torch.masked_select（必须是bool值）tf.reduce_mean() ---------torch.meantf.cast() ---------- x.type() or x.to()tf.stack() ------------ torch.stack()在用pyto..
2022-04-18 14:17:19
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原创 强化学习笔记
在随机环境中只有数量有限的样本会被观察到，或者模型通过泛化能力较差的函数来近似的，又或者仅仅因为环境发生改变且新的动态特性尚未被观察到，模型都可能不正确，从而导致规划过程中得到次优的策略。某些情况下，规划计算出的次优策略会使我们很快发现并修正模型错误。这种情况往往比较“乐观”，模型就会倾向于预测出比真实可能情况更大的收益或更好的状态转移，规划得出的策略会尝试开发这些机会，这样智能体就很快发现这些机会根本不存在，于是感知到模型的错误，继而修正错误。探索和开发之间的矛盾。在“规划”语境中，“试探”意味着尝试
2022-03-24 16:31:14
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原创 如何实现Linux上不间断训练模型
使用如下命令nohup python train.py & >>LOG.TXT【nohup】用nohup运行命令可以使命令永久的执行下去，和用户终端没有关系，例如我们断开SSH连接都不会影响他的运行。【&】而nohup没有后台运行的作用，&才是后台运行，&是指在后台运行，但当用户退出(挂起)的时候，命令自动也跟着退出。使用nohup 运行脚本 & 命令行，这样就能使命令永久的在后台执行【其它命令行】查看运行的后...
2022-01-14 13:44:57
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原创 Linux环境配置pip国内镜像
新建虚拟环境conda create -n env python=3.6这样就建立了一个名为env的环境接下就是激活环境source activate env这个地方和windows不一样，Windows使用的是conda activate env接下来就是要对环境进行配置，配置需要下载很多包，包和库基本都是国外的，如果不配置国内镜像，就会出现下载速度慢或者出现连接超时，所以最先要解决的就是pip的国内镜像设置。mkdir ~/.pipcd ~/.pip/vim pip.conf
2022-01-14 10:15:18
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原创 Docker环境下配置conda
条件是你按照我之前的文章已经创建好了docker，接下来在配置虚拟环境时需要用到conda，那么如何配置conda，此处呢是针对你使用的镜像里不含有conda的情况，当然，你要是使用的镜像里含有conda你就不需要再安装了。1、首先要通过下载anaconda 的linix包才可以进行安装，使用下面wget命令进行下载wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
2022-01-13 14:19:15
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ChineseOcr Lite Ncnn，超轻量级Demo，支持ncnn推理
2023-02-20
paddleocr的标注工具
2023-02-16
zqxt_forms2_20141013_232129_19.zip
2019-07-19
unity使用PlayMaker包能够很快的完成游戏原型动作
2017-05-18
OpenNI-Windows-x64-2.2.0.33.zip
2017-01-12
空空如也
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