小猴学IT - 个人主页动态

2022-03-28 10:11

do_math.py ''' 视频帧匹配脚本 ''' import numpy as np import cv2 #至少10个点匹配 MIN_MATCH_COUNT = 10 #完全匹配偏移 d<4 BEST_DISTANCE = 4 #微量偏移 4<d<10 GOOD_DISTANCE = 10 # 特征点提取方法，内置很多种 algorithms_all = { "SIFT": cv2.xfeatures2d.SIFT_create(), "SURF": cv2.xfeatures2d.SURF_create(8000), "ORB": c...

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2021-11-16 15:15

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北京工业大学算法工程师

利用yolov5 v5.0训练自己的目标检测模型--移植华为Atlas200DK开发

4 yolov5 移植华为Atlas 200平台进行图像推理 yolov5的github的官网 这个开源的项目通过大家的不断的完善和修复已经到了第5个分支，因此我们选择第五个版本来实验，首先点击左上角的master这个图标来选择项目的第5个分支，如下图所示，然后将版本选择好以后，点击右上角的code那个按键，将代码下载下来。至此整个项目就已经准备好了。 现在来对代码的整体目录做一个介绍： 1.3 环境的安装和依赖的安装 关于深度学习的环境的安装，我已经写了一篇很详细的博客了，值得一提的一点就是，正常需要利用GPU去训练数据集的话，是需要安装对应的CUDA和cudnn的，但是我写的...

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2021-10-20 16:33

北京工业大学算法工程师

linux修改文件所有者和文件所在组

链接

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2021-10-22 15:32

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北京工业大学算法工程师

PaddleOCR训练自己的文字识别模型（数码管AI读数）

PaddlePaddle建议版本：2.0.2 优质博客： 上述训练数据结构安排行不通的话，如下设置： 配置文件： train.txt中的内容： ... # Add a custom dictionary, such as modify the dictionary, please point the path to the new dictionary character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt # Modify character type character_type: ch ... ...

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2021-10-14 18:36

北京工业大学算法工程师

linux下安装anaconda教程，并添加清华镜像

linux下安装anaconda教程，并添加清华镜像 ypfzhao 2018-10-25 22:30:47 16848 收藏 16 版权 最近两年，人工智能异常的火爆，各行各业的人都在像人工智能方向靠近，而目前python是人工智能领域使用的十分方便的编程语言，接下来为大家介绍一下python的一个开源发新版本——anaconda的安装方法(主要针对linux系统，Windows安装方法除了前面和linux不太一样，其它都是一样的。) 1.下载anaconda的安装包 方法一：在windows系统下下载 地址：https://www.anaconda.com/download/ 打开如下...

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2021-10-15 08:50

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北京工业大学算法工程师

PaddleClas训练自己的图像分类模型（代码与实践）--ZHY

GitHub链接 import shutil a =0 for i in os.walk("E:/cat_12/1"): #读取目录内子文件夹名称，以及文件 [0] 文件夹 [1] 子文件夹 [2] 文件夹和子文件夹内文件名 if a>0: f = open("E:/cat_12/train_list_1.txt",'a') # 追加模式打开标注文件 isExists=os.path.exists("E:/cat_12/cat_12_train") # 判断路径是...

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2021-10-13 16:58

北京工业大学算法工程师

PaddleDetecton多卡训练参数小结

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2021-09-30 08:52

北京工业大学算法工程师

python导入自定义模块失败怎么解决

1、如果导入的模块和主程序在同个目录下，直接import就行了 2、如果导入的模块是在主程序所在目录的子目录下，可以在子目录中增加一个空白的__init__.py文件，该文件使得python解释器将子目录整个也当成一个模块，然后直接通过“import 子目录.模块”导入即可。 3、如果导入的模块是在主程序所在目录的父目录下，则要通过修改path来解决，有两种方法： 通过”import sys，sys.path.append('父目录的路径')“来改变，这种方法属于一次性的，只对当前的python解释器进程有效，关掉python重启后就失效了。

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2021-10-15 08:49

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北京工业大学算法工程师

Nanodet训练自己的轻量级目标检测模型实践（环境搭建+代码）

#一、环境搭建 环境配置版本： python=3.7 torch=1.6.0 torchvision=0.7.0 **torchvisin和torch版本对照表：**https://github.com/pytorch/vision#installation ##linux 离线安装pytorch和torchvision 到网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 下载对应电脑cudn python环境的whl文件 由于我的python 是3.6版本，cuda 是10.0版本，windows10。需要下载的pytorch为1.3...

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2021-09-28 08:53

北京工业大学算法工程师

安装指定版本的pytorch+torchvision(离线下载安装)

torchvisin和torch版本对照表：https://github.com/pytorch/vision#installation 步骤： 到网址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载对应我电脑cudn python环境的whl文件 由于我的python 是3.6版本，cuda 是10.0版本，windows10。需要下载的pytorch为1.3.1，因此对应的whl文件是： torch-1.3.1+cpu-cp36-cp36m-win_amd64.whl， 把这个文件下载到本地目录：C:\install\torch-1...

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2021-09-23 10:44

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北京工业大学算法工程师

如何使用OpenCV查找图像中红色的区域?

img = cv2.imread(r'E:/work/youweiji_dushu/oil_data/2013_8_27_201382744358.jpg') img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) ## Gen lower mask (0-5) and upper mask (175-180) of RED mask1 = cv2.inRange(img_hsv, (0,50,20), (5,255,255)) mask2 = cv2.inRange(img_hsv, (175,50,20), (180,...

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2021-09-23 10:41

北京工业大学算法工程师

关于不同版本opencv的cv2.minAreaRect函数输出角度范围不同的问题

关于不同版本opencv的cv2.minAreaRect函数问题在做旋转矩形目标检测时碰到一个问题，我所使用的数据集的标签为不规则四边形的四个点的坐标(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，要将其转化为旋转目标检测的标签(x,y,longside,shortside,angle)。其中，需要用到opencv中的cv2.minAreaRect函数。 cv2.minAreaRect函数的作用是返回不规则四边形的最小外接矩形（能不能返回多边形的最小外接矩形没有验证） 备注：cv2.boxPoints函数可以根据cv2.minAreaRect函数的返回值给出最小外接矩形的四点坐标 为了更方...

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2021-09-23 07:53

北京工业大学算法工程师

OpenCV图像处理——自动确定阈值处理/二值化

def rgb2gray(img): h=img.shape[0] w=img.shape[1] img1=np.zeros((h,w),np.uint8) for i in range(h): for j in range(w): img1[i,j]=0.144*img[i,j,0]+0.587*img[i,j,1]+0.299*img[i,j,1] return img1 def otsu(img): h=img.shape[0] w=img.shape[1] m=h*w # 图像...

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2021-09-18 15:22

北京工业大学算法工程师

opencv的cv2.minAreaRect函数输出角度问题

输出结果：((201.25, 92.10), (20.93, 101.94), 67.47) 中心点坐标：(201, 92)，宽高： (20, 101)，角度： 67。 配合旋转函数，可实现框的拉平。旋转函数(逆时针旋转)：import cv2 import numpy as np def rotate(img, angle, center=None, scale=1.0, fill=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, expand=True): if center is not None and expand: r...

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2021-09-17 10:34

北京工业大学算法工程师

opencv 扩充图像分辨率，图像边缘填充

image = cv2.imread(img_path) #interpolation=cv2.INTER_CUBIC插值 BiCubic_big = cv2.resize(image,(60,80),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #上下左右各扩充10个像素值 replicate = cv2.copyMakeBorder(BiCubic_big,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)

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