- 博客(99)
- 收藏
- 关注
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 1628
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 10:18:49 478
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 1985
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 2980
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 2190
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 11:01:27 468
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 10:27:00 451
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 2556
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 4604
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 2065
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 1563
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 3439
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 18:04:09 686
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 2792 1
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 1505 3
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 4820
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 1668
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 4277
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 1791 1
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 5197
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人