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原创 pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(二）
这边博主只做3种标签，桌面像素打标签为0，书本打标签1，帽子打标签为2，杯子碗一类的打标签为3。先对点云使用如上的剪刀工具，把点云分割成桌面点云和碗两部分点云，然后点击工具栏的“+”符号。01.label是标注数据，01.ply是点云数据，其它类似，可看到点云和标注数据是分离开来的，这边博主手写了如下脚本来合并01.label和01.ply文件，以将label中数据作为Scalar field。然后保存桌子点云到本地磁盘上， 其它点云文件(ply）文件类似，从中只获得桌子的点云。
2023-06-26 23:42:04
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原创 pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(一）
博主有逐步debug过，对其里面的机制还是了解的，感兴趣的童鞋可以自行去分析下，值得去做这样的事情。这里有个小插曲，即博主在cmd终端train时候，训练的很快，在pycharm中训练的很慢，发现是因为pycharm环境变量中并没有修正最新的cuda的路径，而导致跑在gpu上异常，模型训练实际是跑在cpu上的，所以这里需要结合自己的路径重新配置下。当前博主用的虚拟环境下的tensorflow版本是2.4.0, 所以要对源代码进行一些修改，才能跑起来，可以参考博主之前的博客进行修改。
2023-06-03 22:04:27
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原创 3D点云之语义分割（相关官方示例介绍）
之前在中提到，用深度学习来对3D点云进行处理，接下来就考虑深入一些，整几个例子来熟悉它。例子原型来源于官网，博主在其基础上做了一些代码修改。一. 例子参考1. Keras中的资源二. 例子实现。
2023-05-15 22:18:50
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原创 CloudCompare中PLC插件开发介绍
前面博客介绍了CloudCompare的配置，我们它提供了现成的功能强大的UI界面，且也有各种点云算法，所以对于软件工程开发人员，点云算法处理人员来说，这都是值得去参考和复用的。可参考ExamplePlugin工程，如下是将该dll的输出路径修改为CloudCompare编译生成的目录下的plugins文件夹里，方便进行调试。实现小功能：只保留到重心距离满足一定范围内的点云，其它点云被去除掉了。注意后面会用到cc2DLabel类，这个类是在QCC_DB_LIB，为了调试，需要更改它的工程路径，修改为。
2023-03-25 23:18:00
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原创 QT5.14.2使用回顾
到这边，以这种纯文本形式编辑代码，命令行编译的方式就简单概括了，ui界面的设计可以用Designer 5.14.2(MingGW 7.3.0 64-bit)来设计。可看到出现了报错信息fatal error: QDialog: No such file or directory，这里可以修改生成的pro文件，如下是原始生成的。但我们更常用的还是通过编译环境来去写代码，方便调试，毕竟还是要站在巨人的肩膀上，善于利用工具，提高效率。执行结果如下，可看到线程中的while死循环并没有阻塞主线程代码的执行。
2023-01-19 22:56:38
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原创 CloudCompare配置介绍
这里一个方法是到install目录下去找相关dll以及plugins文件，把它们拷贝到CloudCompare工程编译获得的exe目录下。可看到也能正常打开CloudCompare，但Plugins是灰色的，因为cmake时没有勾选相应的plugin选项。可从如下链接中下载，完毕后，将文件夹内文件拷贝到上面报错提示的文件夹中即可。再重新编译生成的vs工程，再打开，可看到plugin可以选择了。可从上面链接下载，将该目录下的文件拷贝到上面的文件夹目录下。默认安装即可，如下是用该软件显示的一幅点云数据。
2022-12-17 17:28:55
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原创 PCL交互选择ROI区域
其它的PCL方面常用的一些点云算法，可自己花时间去研读，这边想去简单实现下ROI区域交互式的选择，接下还是延续前面几篇博客所用的PCL的配置。运行程序，可看到如下先点选了蓝色点云上的一个角点，又鼠标点选了绿色点云上对应位置处的一角点。按了Q退出点选模式后，程序会将点云的绿色处的点去由变换矩阵变化下，算出来的值，可看到和上面鼠标点选的绿色点云的角点坐标是近似的。代码如下，在第一个点云上可以通过鼠标点选ROI区域，完毕后会在第二个点云上会产生一个ROI区域，可看到是跟随目标变化的。
2022-11-19 23:00:54
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原创 PCL - 3D点云配准(registration)介绍
代码会加载5张点云数据，A,B,C,D,E分别代表这5个点云，然后AB,BC,CD,DE分别两两配准，这样就可以把B,C,D,E都变换到A空间中去， 向A对齐，完毕后将这5个点云数据做融合（相加），就这样这，可以实现一个拼接或者融合的功能，后续任务就可以基于这份包含更细致信息的点云做文章。运行效果如下（左边显示的是对齐后的点云和目标点云，右边是源点云和目标点云），左边两组点云的一致性很好，而右边两组由于未对齐，可看到是错乱分布的。这里需要清楚的一点，是将源点云向目标点云对齐，让其变换到目标点云的样子。
2022-11-05 19:06:42
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原创 win10环境下PCL安装和配置回顾（二）
博客当时所用的是vtk8.0版本，提供QVTKWidget控件，而这篇博客使用的是vtk 9.1版本，上面第2点已经介绍了如何实现该控件的功能，这里不在赘叙，直接贴上自己实现的工程的链接。若拿QTCreator作为QT的编译环境，在界面上显示点云，博主这边就不再回顾了，大同小异，自己可结合博主之前博客发挥。该篇上面还有一份统计文件夹里文件名字的脚本，也是常用的，可参考。pyqt5做界面的方式，以及如何在pyqt界面显示open3D点云，plc点云，2D图像参考博主之前博客，这里不再赘叙。
2022-11-05 10:52:43
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原创 win10环境下PCL安装和配置回顾（一）
2020年博主有写过几篇关于PCL的博客，这边想先回顾下，再增加点新内容。之前写的博客专栏如下链接。
2022-09-05 22:46:15
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原创 VS2019配置Qt5.14.2以及在线配置Qt5.15.2
简单记录下配置过程：1.官网下载QTIndex of /archive/qt/5.14/5.14.2 2.下载后，双击exe进行安装，博主这里安装到了目录D:\Qt\Qt5.14.2（结合自己的路径）完毕后，环境变量Path里加入如下变量3. 打开VS2019，点击菜单栏-》选项，扩展选项里如下去掉自动更新，不然接下来安装了vsaddin 后，它会自动更新到最新版本的插件，会出现不兼容的问题。4.官网上下载vsaddin插件Index of /archive/vsaddin/2.4.35.VS2019
2022-07-05 21:00:35
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原创 Jetson TX2配置Tensorflow、Pytorch等常用库
之前在PC Ubuntu或者树莓派上都配置过，方法不变，所以此篇博客会简单记录下过程，详细的一些方法思路可以去参考博主之前的系列博客（虽然硬件平台不一样，但方法大体一致的。硬件平台主流的有树莓派，NVIDIA Jetson，Google的Coral Dev Board等。授人以鱼不如授人以渔，我们重点的是学方法，以不变应万变。前面系列博客里从常用库的配置，深度学习的推断，如何交叉编译都做了一些详细的实验和阐述，这些思路和习惯都可以沿用到新的嵌入式平台上） https://blog.csdn.net/jiug
2022-07-03 21:39:26
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原创 NVIDIA Jetson TX2重装系统
题外话：Jetson搭载的平台还是Ubuntu, 所以对从PC Ubuntu转过来以及树莓派转过来的同学还是很友好的，只是在此平台上很多库可能没有现成的，毕竟硬件架构是aarch64，所以很多库想要用可能就要从源码方式编译安装了。由于大环境基本不变，还是ubuntu的环境，所以博主之前写的博客(基于PC Ubuntu)是可以拿来参考的，方法不变。.........
2022-06-18 18:38:33
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原创 树莓派4B上配置OpenVINO
在嵌入式设备上一般只进行模型的推断，即在PC上可以先训练好模型，然后拿到嵌入式设备上来使用。OpenVINO的使用可参考博主前面的系列博客
2022-06-11 21:37:17
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原创 NVIDIA Jetson官网资料整理
可看到，对比树莓派相关方面的资料，NVIDIA Jetson的资料不多，特别是一些国内的培训机构，这方面系统性的介绍也几乎没有，所以我们应该围绕官网转。博主之前学习TensorRT以及OpenVINO也都是围绕官网转的。如下博客，都说明了官网的重要性。TensorRT安装及验证_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_验证tensorrtOpenVINO使用介绍(一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_openvino如下是一些资料的入口链接整理，方便大家快速查找到。1. 英伟达官网上NVIDIA Jetso
2022-06-04 23:33:38
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原创 NVIDIA Jetson TX2简介
前面写了很多关于树莓派4B方面的博客，可见博主的专栏https://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.html?spm=1001.2014.3001.5482https://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.html?spm=1001.2014.3001.5482接下来会有关于NVIDIA Jetson TX2方面的博客。我们先来看看原厂官网对此硬件平台的介绍吧。官网上面可以概览到英伟达的软硬件产品，
2022-05-30 22:02:32
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原创 树莓派4B环境下vscode配置opencv
一.源码编译Opencv可参考博主之前的博客树莓派4B上配置Opencv_竹叶青lvye的博客-CSDN博客博主这篇博客使用的版本是opencv3.4.4,其所在的位置如下：博主这里会在opencv-3.4..4文件夹里新建build和install文件夹，cd到build文件夹里，会执行如下的命令（当然你可以指定更多参数）。cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/pi/opencv-3.4..
2022-05-24 23:44:47
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原创 树莓派4B安装pytorch
前一篇博客介绍了树莓派上tensorflow的配置，这里再配置下pytorch，主要还是通过已经编译好的whl来安装，其实我们平时直接pip install安装也是先从权威源网站上下载别人编译好的针对某种平台的安装包来安装的。如果需要源码安装，可以参考博主的其它博客（通过交叉编译来在树莓派上来配置，当然这里是其它的库）.........
2022-05-21 15:14:50
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原创 树莓派4B安装Tensorflow2.4.0
前面已经写了很多关于树莓派配置的帖子，如果是新手，可以参考我的专栏https://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.htmlhttps://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.html博主当前树莓派的python版本是3.7.2(若不知道如何安装的参考专栏里的帖子）。一. 安装Tensorflow2.4.01. 建立一个新的虚拟环境为了不影响之前python环境的配置，这边依然选择在虚拟环境
2022-05-17 22:38:28
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原创 OpenVINO示例介绍
接着前面系列博客来讲，这里会来跑下OpenVINO的自带示例，会在多个硬件平台上来测试（包括Intel Movidius Neural Computer Stick 2)，神经棒的配置介绍见博主上一篇博客。Intel Movidius Neural Computer Stick 2使用(PC-Based Ubuntu）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客接着博主前面的系列博客继续讲，这篇来介绍上Intel的第二代加速神经棒的使用，主要还是参考官网来配置。前面很多博客也都访问过多家公司的官网，比较下来，I
2022-05-08 22:31:16
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原创 Intel Movidius Neural Computer Stick 2使用(PC-Based Ubuntu）
接着博主前面的系列博客继续讲，这篇来介绍上Intel的第二代加速神经棒的使用，主要还是参考官网来配置。前面很多博客也都访问过多家公司的官网，比较下来，Intel的真的很强大，满满的技术感。Intel® Neural Compute Stick 2Learn AI programming at the edge with the newest generation of this tiny, fanless deep learning device.https://www.intel.com/conten
2022-05-08 09:51:47
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原创 ONNX Runtime使用简单介绍
前面系列博客中有用tensorRT、OpenVINO加速模型推理TensorRT加速方法介绍（python pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_tensorrt加速TensorRT加速模型推断时间方法介绍（c++ pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客OpenVINO使用介绍_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_openvino resnet在这边再简单提下ONNX Runtime的使用，上面博客中只是将ONNX模型作为一个中间转换模型用，可能..
2022-05-01 22:49:25
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原创 PaddleOCR使用介绍(Win10和Ubuntu20.04)
博主前面系列博客用到的tensorflow, keras,caffe,pytorch都是国外的，国内也有优秀的深度学习框架，这就是paddlepaddle.飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台h
2022-05-01 10:53:20
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原创 SSD系列、Retinanet、Efficientdet、RCNN系列知识点整理
接着前面的YOLO系列继续做一些简单的关键点整理1.SSD（2016）https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf
2022-04-28 22:07:57
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原创 YOLO系列知识点整理
之前系列博客中，各类深度学习的框架，一些新东西的接触都是从官网去接触的，好的东西必然有详尽的资料去阐述，很多都是外文网站，老外讲一些东西不是那么抽象，逻辑也很清楚，能理解的更为透彻，也可以去看看一些帖子，看看和自己的实现是不是差不多。对于各类算法，主要还是要去读读原作者的paper，理解不清楚的看看一些帖子，效果会更好。深度学习在目标检测领域有很多的算法了，博主会有系列博客来记录，下面浅谈下博主的一个理解基调。卷积神经网络，我们大概知道就是给输入（比如图像），给输出（打好的标签），然后拿预测出来的结
2022-04-23 20:18:21
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原创 OpenVINO使用介绍(一）
接着前面系列博客继续实验，后续会有几篇博客来介绍OpenVINO，主要还是参考官网资料，前面也说过好的东西，官网对其的介绍是很详尽的，我觉得此要比Tensor RT的的官网做的更好，示例sample也很多。Get Started — OpenVINO™ documentationhttps://docs.openvino.ai/latest/get_started.html博主此时的电脑软件环境为：Ubuntu 20.04python3.6.13 (Anaconda)cuda version
2022-04-21 08:50:39
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原创 Tensorflow lite在树莓派4B上进行图像分类和目标检测
接着前面系列博客来讲，这里来实现下官方例子一.在Raspberry Pi 4B上进行图像分类examples/lite/examples/image_classification/raspberry_pi at master · tensorflow/examples · GitHubTensorFlow examples. Contribute to tensorflow/examples development by creating an account on GitHub.https://g
2022-04-18 21:13:18
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原创 Tensorflow Lite Model Maker实现图像分类和目标检测迁移学习
主要是参考官网Image classification with TensorFlow Lite Model Maker博主通过默认的模型来迁移学习自己的数据集，实现分类，这边就简单实现狗和猫的分类上面的数据集在之前博客中用过，可前往下载，博主实现代码如下：import osimport numpy as npimport tensorflow as tfassert tf.__version__.startswith('2')from tflite_model_maker.
2022-04-17 22:19:45
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原创 tensorflow hub模型下载不了问题解决
博主在根据官网配置图像分类迁移学习时，由于没有设置翻墙，程序执行如下语句时model = image_classifier.create(train_data)会因为模型下载超时而报错：urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 110] Connection timed out>博主debug看了下，在/home/sxhlvye/anaconda3/envs/testTF/lib/python3.6/site-packages/ten
2022-04-17 20:29:04
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原创 TensorFlow Lite runtime在树莓派4B上的使用
距离上次在树莓派4B上整东西已经有一段时间了，这边在上面再实验下TensorFlow Lite的配置
2022-04-15 09:41:07
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原创 Tensorflow Lite使用介绍
接着前面的博客系列讲，这里来介绍下Tensorflow LIte。TensorFlow Litehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?hl=zh-cn博主的环境简单介绍如下：python 3.6.5tensorflow-gpu 2.6.2cuda version: 11.2cudnn version: cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33主要参考官方文档资料，此文档大部分是有中文版的，更方便去掌握理解，博主这边具体
2022-04-14 13:07:56
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原创 Tensorflow Object Detection库使用及训练预测自己的数据集
接着前面系列博客接着讲，此篇来介绍下tensorflow的模型库的使用，当前安装tensorflow的时候，models中库不会自动安装，可能对比pytorch，大家会觉得tensorflow自带的object detection模型好少，其实不然。下面就对tensorflow的models中的objection模块进行一个详细的使用介绍。https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detectionhttps://g
2022-04-12 13:05:38
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原创 用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理（二）
博主之前已经有一篇博客有这方面的介绍，这段时间自己也熟悉了下树莓派（前面也有很多关于此的系列博客），后面会继续实战下。用于跑深度学习的嵌入式硬件平台资料整理_竹叶青lvye的博客-CSDN博客本来想温习下数电，模电，单片机，电路设计，外围配套端口和设备方面的知识，往底层硬件方面去，鉴于精力有限，初衷点是想把算法和硬件相结合，考虑到这些年主要是算法方面（图像处理、3D点云处理、深度学习）的积累，为了更好的延续，还是选择从嵌入式的系统级别（应用层开发，嵌入式图像处理）入手吧（涉及shell, readli.
2022-04-07 23:18:44
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原创 深度学习常用资料整理
一. 数据集方面1. 关于深度学习数据集的介绍可以参见此博客Tensorflow知识点总结（一）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客2.mnist数据集获取的三种方式见博客Tensorflow知识点总结（二）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客3.对于一些深度学习框架，已经包含了常用的数据集，如下博客的最后有相关代码获取Ubuntu配置TensorRT及验证_竹叶青lvye的博客-CSDN博客获取示例代码如下：import torchimport torchvisio..
2022-04-04 21:39:57
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原创 Verilog语言控制Xilinx FPGA引脚demo
鉴于精力有限，虽然博主本科专业是测控技术与仪器，涉及到了一些硬件方面知识，但时间已经久远，也不可能再花时间深入了解了，所以博客的内容仅限于扫盲用，只是想看看其怎么结合图像处理用，自己还是记录一下过程吧：博主这边从Xilinx着手了解，一些信息可以从官网获取。Xilinx2020年被AMD收购。这款开发板上的FPGA芯片的信息介绍可从官网获取到https://www.xilinx.com/products/silicon-devices/fpga/artix-7.html#productTab
2022-04-01 23:30:48
1783
原创 Tensorrt加速Tensorflow推断速度(python和c++)
博主的环境配置可参考之前博客。Ubuntu配置TensorRT及验证_竹叶青lvye的博客-CSDN博客博主的一些基本环境配置可见之前博客非虚拟机环境下Ubuntu配置_jiugeshao的专栏-CSDN博客第一步: 准备安装AnacondaAnaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shhttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shhttps://blog.csdn.net/jiugeshao/artic
2022-03-20 22:47:15
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原创 pb模型转uff模型(tensorflow2.x）
大多数的博客只是提到tensorflow1.x系列下的转换。大概步骤就是安装tensorrt，同时安装tensorrt下的几个python的wl文件。可参见博主之前的博客:1.tensorrt的安装Ubuntu配置TensorRT及验证_竹叶青lvye的博客-CSDN博客2.tensorrt下几个whl文件的安装TensorRT加速方法介绍（python pytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_tensorrt加速pytorch安装uff-0.6.9-py2.py3-none-
2022-03-20 11:22:00
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原创 keras模型转换为tensorflow的pb模型结构
官方文档介绍如下, 此时博主电脑环境配置为：tensorflow-gpu 2.4.0、python3.6、cuda11.0、cudnn8.0，详细信息可见博主这篇博客应用 Applications - Keras 中文文档https://keras.io/zh/applications/直接用预训练模型对一张图片（可从前面几篇博客找到原图）进行预测，第一次执行，会自动下载模型，模型保存的路径见/home/sxhlvye/.keras/modelsimport tensorflow as tfimp
2022-03-19 16:50:11
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原创 深度学习平台demo(基础知识）- Keras相关知识点整理(tensorflow2.4)
具体的一些知识点还是从官方文档获取, 博主只列举几个常用的（曾经项目中用的一些功能）。应用 Applications - Keras 中文文档https://keras.io/zh/applications/Overfit and underfit | TensorFlow Corehttps://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=zh-cn1.plot_model函数可以可视化出所设计出的模型结构2....
2022-03-18 21:45:34
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空空如也
IIS FTP keepPartialUploads参数问题
2023-03-14
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