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RSS订阅原创 车牌识别系统完整商用级别设计流程
车牌识别（License Plate Recognition）是一种通过计算机视觉技术识别和提取车辆车牌上字符信息的技术。它在交通管理、智慧停车、安防监控等领域有着广泛的应用。本项目将带完整的了解车牌识别系统设计思路，以及实现流程，最终实现商用。如果您是高校学生，可以参考我们的算法部分的实现逻辑，应用到自己的项目课题中，完成毕业设计。因为我们的项目应用的是当前主流的算法，并在此基础上进行优化设计，最终将效果达到商用级别；
2023-05-03 09:57:52
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原创 【算法与数据结构】box合并（备忘）
falut_location_list_ = [ [[10,10],[20,20]] , [[27,27],[35,35]], [[25,25],[30,30]], [[40,40],[50,50]] ]falut_location_list_.sort(key=lambda x: (x[0][0]))print('00000000000:', falut_location_list_)# index = falut_location_list_.index([[20,20],[40,40...
2021-05-27 17:51:39
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原创 【搬砖】xml与json处理的一些备忘录（备忘录）
import xml.dom.minidomimport json####获取有问题图片的电站ID与具体帧号root_path = '***'img_dirs = os.listdir(root_path)json_dict = {}for img_dir in img_dirs: if '*' in img_dir: #print('img_dir:', img_dir) xml_root = os.path.join(root.
2021-03-30 10:34:11
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原创 【PyTorch】pytorch实现focalLoss
focalLoss焦点损失函数，主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上修改的得来的 其中y表示真实样本；p表示预测得到的概率；平衡因子alpha，用来平衡正负样本本身的比例不均；gamma调节简单样本权重降低的速率，当gamma为0时即为交叉熵损失函数，...
2020-10-14 09:34:25
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原创 【算法与数据结构】图像中涉及图像处理以及直线方程等坐标变换（备忘录）
#encoding = 'utf-8'import numpy as npimport cv2import math def cross_point(line1,line2): k1, b1 = calc_kb(line1) k2, b2 = calc_kb(line2) #print('res:',(k1,k2,b1,b2)) if k2 is None: x = line2[0] else: x=(b2-b1)*.
2020-08-17 10:24:32
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原创 【Ubuntu】centos升级glibc遇到的问题汇总
https://blog.csdn.net/qq_20989105/article/details/90712139https://blog.wh98.me/2019/03/20/%E7%BC%96%E8%AF%91glibc%E9%81%87%E5%88%B0%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98/https://n132.github.io/2018/04/30/2018-04-30-%E7%BC%96%E8%AF%91-Libc-2-23/
2020-06-30 10:43:15
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原创 【ubuntu】拷贝文件指定个数
find . -maxdepth 1 -type f |head -n|xargs cp -t "$destdir"-n ：指定前n个文件
2020-06-05 13:46:46
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原创 【ubuntu】设置神经网络cpu多核运算
1. export OMP_NUM_THREADS=102. export MKL_NUM_THREADS=103. export OPENBLAS_NUM_THREADS=10
2020-05-22 11:03:51
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原创 【Ubuntu】删除进程
system("ps-ef|grep {进程名}|grep-v{进程名}|awk'{print$2}'|xargskill-9");killall {进程名}
2020-04-22 20:09:04
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原创 【C++/Python编程】pyinstaller .py打包成可执行程序
pyinstaller app.py --onefile --hidden-import web.wsgiserver.wsgiserver3 --hidden-import app
2020-03-27 16:30:28
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原创 【C++/Python编程】vs中使用taskkill结束进程忽略输出信息
system(("taskkill /pid " + str + " -f 1>nul 2>nul").c_str());str通过_getpid获得并转换string类型：int iPid = (int)_getpid(); char ch[10];_itoa(iPid, ch, 10);//下面把char*转成stringstring str(ch, ch +...
2020-02-25 10:22:16
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原创 【C++/Python编程】c++调用python
参考：https://docs.python.org/3/c-apihttps://blog.csdn.net/lingtianyulong/article/details/81146495基础vs2015导入python包直接略过直接上代码：c++代码：main.cpp#include <Python.h>#include <iostream>#in...
2020-01-12 23:01:34
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原创 【C++/Python编程】PIL进行图像按位取反
def stretching_rev(image): img = np.array(image) img = ~img img = Image.fromarray(img) return img
2019-12-12 17:41:29
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原创 【PyTorch】crnn-json格式解析与图片子框获取
解析标注的集装箱数据，根据坐标获取其中的子框与label进行crnn训练#-*- coding: UTF-8 -*-import jsonimport osimport sysfrom tqdm import tqdmimport cv2img_path = 'C:/Users/admin/Desktop/123/jizhuangx/image/'img_split = '...
2019-11-08 15:05:56
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原创 【PyTorch】crnn-finetune模型学习率调整策略
1. 网络模型2.不同层设置不同学习率这里以adam优化器为例#不同层设置不同的学习率train_params = list(map(id,crnn.rnn.parameters())) #20rest_params = filter(lambda x:id(x) not in train_params, crnn.parameters()) #20#print('22...
2019-11-04 20:05:04
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原创 【PyTorch】crnn—python多线程进行数据增强
import osimport numpy as npimport cv2from PIL import Imageimport randomimport multiprocessingimport timeimport threadingfrom threading import Threadfrom time import ctimefrom time import sl...
2019-10-24 19:58:04
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原创 【PyTorch】crnn模型之LMDB数据生成
import osimport lmdb # install lmdb by "pip install lmdb"import cv2import numpy as npfrom keys import *from glob import globimport functoolsdef checkImageIsValid(imageBin): if imageBi...
2019-10-11 10:41:37
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原创 【PyTorch】crnn模型之pil库解析图像二进制并显示
from PIL import Imageimport siximgP = 'C:/Users/admin/Desktop/20456859_3970255468.jpg'with open(imgP, 'rb') as f: imageBin = f.read()buf = six.BytesIO() #获取指针（地址）对象buf.write(imageBin) #指...
2019-09-22 18:13:21
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原创 【Caffe】模型过拟合的潜在原因分析
出现过拟合的原因1. 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；2. 训练集和测试集特征分布不一致；3. 样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系；4. 权值学习迭代次数足够多(Overtraining)，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。解决方案（simpler model str...
2019-09-05 18:44:41
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原创 【Caffe】python脚本读取文件夹所有图片并进行旋转
#encoding:utf-8import osimport cv2import numpy as np#print(os.path)file_path = "C:/Users/admin/Desktop/xinhuodetect/OK/" #NG/OKfile_path2 = "C:/Users/admin/Desktop/xinhuodetect/imageInhance/O...
2019-09-04 14:59:52
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转载 【Tensorflow】pip/pip3更换国内源
原文链接：https://blog.csdn.net/sufu1065/article/details/80216875用途：pip更换为国内源，可以大大的提高安装成功率和速度。Windows更换pip/pip3源打开目录：%appdata% 新增pip文件夹，新建pip.ini文件 给pip.ini添加以下内容[global]timeout = 6000index-url...
2019-09-04 11:51:54
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原创 【Caffe】windows环境python脚本将图片路径信息转txt
#encoding:utf-8import osfile_path = "C:/Users/admin/Desktop/testset/OK/"# os.listdir(file)会历遍文件夹内的文件并返回一个列表path_list = os.listdir(file_path)print(path_list) ## 定义一个空列表,我不需要path_list中的后缀名path...
2019-09-02 15:46:19
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原创 【Caffe】训练过程中保存训练的loss和acc信息到log日志文件
在命令行运行训练或测试命令后添加”2>&1|tee train.log” ,例如:python fine_tune.py 0 ./solver.prototxt ../../../bvlc_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 2>&1|tee train.logtee表示在终端显示。通过cat命令查看最...
2019-08-30 18:25:26
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原创 【Caffe】Caffe进行迁移学习.prototxt文件详解
1.solver.prototxtnet: "train_val.prototxt"test_iter: 5 #100 #（40张测试样本batch_size=8）test_interval:10 #1000 #(一次训练间隔能够进行一整个训练样本的遍历,160张，batch_size=16)# lr for fine-tuning ...
2019-08-30 16:50:03
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原创 【Caffe】shell指令将图片信息转txt训练信息文件并打乱
在caffe中训练模型需要将训练的图片打包成txt文件，这里通过linux自带的shell脚本进行转换，具体代码如下：#!/bin/bash# get all filename in specified pathpath=$1files=$(ls $path|head -n 80)for filename in $filesdo #mv $filename $path2 ec...
2019-08-29 18:26:14
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原创 【PyTorch】torchvision进行图像预处理
import torchfrom torchvision import transforms, datasetsdata_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomSizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms...
2019-08-13 19:26:17
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原创 【PyTorch】目标检测SSD输出层
不是每一层都计算一遍softmax和regression，这样的计算量太大了，因此需要多个featuremap协作，也就是把所有特征层提取的关于类别或者位置的特征concat起来。在接softmax或者regression。参考：https://blog.csdn.net/tomxiaodai/article/details/81875810...
2019-08-13 10:14:47
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原创 【OpenMP】parallel for使用多线程进行并行加速
1.定义使用parallel指令只是产生了并行域，让多个线程分别执行相同的任务，并没有实际的使用价值。parallel for用于生成一个并行域，并将计算任务在多个线程之间分配，从而加快计算运行的速度。可以让系统默认分配线程个数，也可以使用num_threads子句指定线程个数。2.parallel for时间问题// OpenMPTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...
2019-08-05 15:56:28
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原创 【Ubuntu】虚拟机ubuntu界面全屏显示
原文地址：（亲测可用）https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/74090307ps：几个指令ctrl+alt+L：进入锁屏界面ctrl+alt+t ：进入终端
2019-08-02 20:47:39
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原创 【OpenCV】HSV颜色空间值范围
目的：消除变压器铭牌上的蓝色非铭牌干扰。青色：180，青蓝：210，蓝色：240，紫蓝色：270具体表述： 原本输出的 HSV 的取值范围分别是 0-360， 0-1， 0-1；但是为了匹配目标数据类型 OpenCV 将每个通道的取值范围都做了修改，于是就变成了 0-180， 0-255， 0-255，并且同时解释道：为了适应 8bi...
2019-08-02 16:35:56
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原创 【OpenCV】常用的图像增强算法（备忘）
主要包含直方图均衡化，拉普拉斯算子卷积，log，gamma增强算法 //1.直方图均衡化增强 Mat dstImg; Mat imgRGB[3]; split(srcImg, imgRGB); for (int i = 0; i < 3; i++) { equalizeHist(imgRGB[i], imgRGB[i]); } merge(imgRGB, 3,...
2019-08-01 10:01:19
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原创 【PyTorch】le，index_select，clamp方法总结
torch.le(input, other, out=None) → Tensor 逐元素比较input和other ， 即是否input<=other返回1或0的tensor结果index_select(x, 1, indices，out)→Tensor1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。x输入，out输出对应x的索引torch.clamp(i...
2019-07-31 21:38:55
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原创 【PyTorch】多维tensor结构数据运算问题（不定期更新）
demo1：def main(): #l2norm = L2Norm(512,20) x = torch.tensor([[1.,2.], [1.,1.]]) norm = x.pow(2).sum(dim=1, keepdim=True).sqrt() #keep表示保持原有2维数据结构的形式 print(no...
2019-07-30 13:35:17
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原创 【算法与数据结构】海康相机接收数据转Mat结构
1.前提条件安装好对应相机的sdk，设置相机roi视野以及接受的颜色空间信息，并通过网口ping通。2.数据转Mat结构主要思想是设置设备的存储数据用char * pData型数据进行接收，由于该相机获取的彩色数据以RGB形式存储，需要转成BGR格式。整个过程见如下代码：//图像颜色通道转换函数int RGB2BGR(unsigned char* pRgbData, unsig...
2019-07-29 19:20:19
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原创 【卷积神经网络】目标检测api训练自己的数据
训练自己的数据参考网址：https://blog.csdn.net/kalenee/article/details/80629262https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/82015126 （比较详细）https://blog.csdn.net/zj1131190425/article/details/8071185...
2019-07-26 21:16:32
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原创 【卷积神经网络】目标检测边框回归一些细节
x,y 坐标除以宽高目的是为了满足cnn的尺度不变性，便于进行参数的学习。边框回归学习的是回归函数，然而你的目标却不满足函数定义，当然学习不到什么。宽高坐标Log形式我们想要得到一个放缩的尺度，也就是说这里限制尺度必须大于0。我们学习的tw,thtw,th怎么保证满足大于0呢？直观的想法就是EXP函数，如公式(3), (4)所示，那么反过来推导就是Log函数的来源了。为什么...
2019-07-26 14:16:33
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原创 【PyTorch】SSD整体流程与训练过程
流程图：图参考自：https://blog.csdn.net/h__ang/article/details/90316220 训练流程总结如下：（这是通过object detection api训练过程总结而来）（1）首先从tfrecords格式的数据中读取训练图片信息.（2）对图像进行随机水平翻转、大小调整等操作（3）利用搭建的卷积神经网络得到不同尺度...
2019-07-25 20:12:03
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原创 【PyTorch】PyTorch搭建基础VGG16网络
vgg16网络结构： 源码：import torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variablecfg = {'vgg16':[64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, '...
2019-07-25 15:30:24
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