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RSS订阅原创 window下在Anaconda上安装labelImg
在window下在Anaconda上安装labelImg，有两种方式一种下载labelImg源码然后进行安装，这里不是了，这里主要介绍利用Anaconda安装labelImg：1）进入Anaconda prompt，新建labelImg环境conda create --name=labelImg python=3.8提示是否安装，输入Y，这些就不截图了老生常谈了，等待安装完成。2）激活刚创建的环境conda activate labelImg3）安装依赖的库pip install pyqt
2022-05-19 15:19:47
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原创 为什么用非极大值抑制(NMS)算法
为什么用非极大值抑制(NMS)算法非极大值抑制应用很多，如在边缘检测、目标检测中均有用到，起初能够理解算法本身逻辑，但是不明白为啥用NMS而不是直接用阈值算法呢？在这以YOLO1网络预测阶段为例进行说明~**首先直给原因：因为一个预测框不止预测一个物体，而是预测多个物体，所以要重复进行这个过程，将该框预测物体都预测出来。**后面也可以不看哈其次详细说明原因：YOLO1在预测阶段，输入是4484483的图像，经过卷积层，全连接层最后输出是77(2*5+20)d的张量1）首先将图像分成77个grid c
2022-05-19 10:18:49
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原创 python中os.path.join()路径拼接
python中常用路径拼接函数os.path.join()，以反斜杠’'连接路径间，并分以下几种情况：1）若待拼接路径均不存在斜杠“/”，则函数均会加上import osprint(os.path.join('path','aaa','bbb'))#输出为：path\aaa\bbb2）若待拼接路径有带斜杠’/'或者‘\’，则带斜杠之前的均被忽略import osprint(os.path.join('aaa','/bbb','ccc'))#输出为：/bbb\ccc3）同时存在‘./’与
2022-05-18 10:27:59
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原创 random中sample()函数的用法----python
sample(list,k)：首先返回一个长度为k新列表，新列表中存放的是list中随机的k个唯一元素下面介绍一个实例，这个实例也很实用，与其说介绍sample用法，不如这个实例的分享。移动文件中部分数据，在做训练集与测试集很方便，或者其他有用到的地方。import os,random,shutildef moveFile(fileDir, traDir, rate): ''' 移动部分文件 :param fileDir: srcFileDir :param traDi
2022-05-18 09:25:43
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原创 vtk基础渲染流程
Mark vtk学习过程~ 欢迎补充~VTK是三维计算机图形、图像处理及可视化的工具包。其基本渲染流程如下图：source(数据源)：各个类型图像数据filter(过滤器)：对原始数据做一些操作 ，例如三角化，提取轮廓等。（上图中没有，这操作不是必须过程）mapper(映射器)：把不同的数据类型，转成图形数据actor(演员)：执行渲染mapper的对象render(渲染器)：用于渲染图像renderWindoe(窗口)：可以理解成用于成像的一个平面interactor(交互)加粗样式：
2022-05-07 14:51:26
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原创 图像旋转实现
图像旋转实现，简单粗暴上代码 public static void Flip(IntPtr image, int width, int height, RotateFlipType rotateFlipType) { switch (rotateFlipType) { case RotateFlipType.RotateNoneFlipNone: RotateNoneFl
2022-04-28 11:01:27
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原创 传统基础图像增强方法
传统的基础图像增强方法，ppt看下面连接https://pan.baidu.com/s/1a8F-7IiD5q_sQvMOabyKgQ提取码：icbc
2022-04-28 10:27:00
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原创 医学数据窗宽窗位调节
最近在整理总结所学所用，关于窗宽窗位的调节按自己理解mark下，如有误，烦请大佬们指正~一、窗宽窗位医学图像的窗是关键技术，是CT检查中用来观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术，包括窗宽(window width)和窗位(window level)。各人体组织或病变具有不同CT值，如果想对某一范围的组织进行观察，选择合适的窗宽窗位，而修改窗宽窗位通常也称为对比度亮度的调节。其中窗宽即观察的CT范围值，比如窗宽为2000，大于此范围的组织均显示“白色”，小于均显示“黑色”。如果增大窗宽，则此范围内
2022-04-27 18:00:03
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原创 win10切换独立显卡还是集成显卡
win+q，搜索NVIDIA，找到NVIDIA显卡控制面板管理3D设置–自动选择–选择“高性能NVIDIA”或者集成显卡，即可切换独立显卡或者集成显卡
2022-04-19 17:40:07
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原创 解决ValueError：Object arrays cannot beloaded when allow_pickle=False
错误：在进行车道检测训练时运行train_data.py出现错误提示：ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False原因：自Numpy 1.16.3版本发行之后，函数 numpy.load() 和 numpy.lib.format.read_array() 采用allow_pickle关键字，现在默认为False以响应CVE-2019-6446 < nvd.nist.gov/vuln/detail / CV
2022-04-19 16:40:10
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原创 C#无法加载DLL‘‘‘###.dll‘，找不到指定的模块。(异常来自HRESULT:0x8007007E)
在c#程序中，加载自己用c++编写的dll库，同样的库在之前软件启动时是正常的，后来在新版软件中打开提示以上错误：1）首先查看了此库确实存在2） 此库及软件环境均为32位环境3） 然后就用depends软件分析其依赖库，发现少两个依赖库至此问题解决，mark下~...
2022-04-18 17:45:42
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原创 车道检测数据集制作
前面两篇介绍了labelme安装及的将json文件转化为png，这篇介绍怎么将png转化为Lanenet数据集所需~主要是将labelme生成的json批量转化的文件转化为训练数据，源文件中每个文件夹中所包含数据如图：转化为目标文件夹目录：代码参考了别人转化后图像不对，自己修改了下，如下：import sysimport copyimport osimport cv2import numpy as npfrom skimage import measure,color#将label
2022-04-18 14:13:30
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原创 python深拷贝及浅拷贝详解
简单粗暴从例子先看的，然后再详解深拷贝及浅拷贝两个概念~浅拷贝：栗子1list1 = [1,2,3]list2 = list(list1) #这里就是浅拷贝,也可以写作下面两种写法#list2 = list1[:]#list2 = copy.copy(list1)print(list2)print("list1==list2 ?",list1==list2)print("list1 is list2 ?",list1 is list2)结果1：[1, 2, 3]list1==lis
2022-04-15 18:04:09
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原创 labelme批量制作数据集
上一篇记录了labelme的安装及简单使用，接下来记录将labelme标注后json文件转化为训练数据1. 单个json文件转换为png数据labelme自带的labelme_json_to_dataset功能，只是只能转换单个文件，使用下面命令conda activate labelme #激活labelme环境labelme_json_to_dataset.exe C:\testData\0.json这样在testData文件下会生成一个0_json文件夹，里面有五个文件如图所示其中文件
2022-04-13 17:59:01
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原创 labelme 安装及简单使用
一.windows1. 和其他环境一样，创建虚拟环境labelmeconda create --name=labelme python=3.8完成后如图，我这之前安装过，所以这里是labelme1激活环境：conda activate labelme2. 安装labelme所需要的依赖环境安装时使用conda 或者pip都可以，安装时候如其一不行就换另一个。conda install pyqtconda install pillow到这里是不是以为完事了，别慌，还有labelm
2022-04-13 16:46:46
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原创 pycharm快捷键大全
１.编辑类PyCharm快捷键Ctrl + 鼠标 跳转到（变量、方法、类）声明Ctrl + / 行注释Ctrl + Shift + / 块注释Ctrl + Shift + ]/[ 选定代码块结束、开始Alt + ／ 自动完成（联想）Ctrl + Alt + L 代码格式化Ctrl + Alt + O 优化导入Ctrl + Alt + I 自动缩进Tab / Shift + Tab 缩进、不缩进当前行Ctrl + D 复制选定的区域或行Ctrl + Y 删除选定的行２.运行类PyCha
2022-04-13 10:59:53
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原创 OpenGL为什么配置GLAD及GLFW
OpenGL为什么配置GLAD库及GLFW库关于标题之原因，在这里浅谈下，欢迎补充~openGL只是一个标准/规范，具体的实现是由驱动开发商针对特定显卡实现的。GLFW：是一个专门针对OpenGL的C语言库,它提供了一些渲染物体所需的最低限度的接口。它允许用户 创建OpenGL上下文，定义窗口参数以及处理用户输入。利用它可以创建窗口、处理键盘鼠标等事件。GLAD：由于OpenGL驱动版本众多，它大多数函数的位置都无法在编译时确定下来，需要在运行时查询。所以任务就落在了开发者身上，开发者需要在运行时获
2022-03-22 10:37:33
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原创 GLSL简介
GLSL简介首先着色器(Shsder)是运行在GPU上的小程序。这些小程序为图形渲染管线的某个特定部分而运行。从某种意义上来说，着色器只是一种把输入转化为输出的程序，着色器也是一种非常独立的程序，因为它们之间不能相互通信，它们之间唯一的沟通只有输入和输出。GLSL着色器是一种叫GLSL的类C语言写成的。GLSL是为图形计算量身定制的，包含一些针对向量和矩阵操作的有用特性。着色器的开头总是要声明版本，接着是输入和输出变量、uniform和main()函数。每个这色器的入口点都是main函数，在这个函数中
2022-03-21 17:44:11
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘lanenet_model‘解决办法
ModuleNotFoundError: No module named 'lanenet_model’解决办法在测试lanenet网络进行测试时，出现上面问题，考虑是test_lanenet.py的文件路径不对，添加以下代码并改为自己路径import argparseimport os.path as opsimport timeimport cv2import glog as logimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npim
2022-03-07 10:03:46
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原创 otsu分割算法
otsu分割算法otsu算法是一种确定阈值的算法，也叫最大类间方差法，是由日本学者大津于1979年提出的，可见也是比较老的经典的算法了~之所以称为最大类间方差法是因为，用阈值进行的图像固定阈值二值化，类间方差最大化，是按照图形的灰度特性分为前景与背景。是类间方差最大的分割意味着错分概率最小。原理：其实原理不难，涉及到的计算就是均值方差及一些公式推导，可以反推。对于图像M(x,y)，假设存在阈值T将图像分为前景与背景。其中前景像素数占整张图像的比例为w0,平均灰度值为u0；背景像素数占整张图像比例为w1
2022-03-04 10:24:05
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空空如也
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