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李鑫玉的博客

本博客主要用于记录一些自己工作中实际用到的东西及踩过的坑等,用于个人查阅,同时希望能够帮助到其他人。

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原创 Windows下使用pip安装包 出错 TLS/SSL

1] 需要将anaconda3的路径换成你电脑上的路径,这里是我的电脑上anaconda的安装路径;[2] 这里应该只适用于Anaconda的环境,其他可能不适用。

2023-03-08 18:34:32 407 1

原创 钢筋盘点计数数据集图片展示

钢筋盘点计数数据集展示,供资源下载的朋友查看图片质量

2022-07-12 09:22:57 878

原创 jetson nano Docker化部署

Docker化部署一、运行时检查及配置1、检查 docker 配置是否为可用的运行时:docker info | grep Runtime此处的结果不一致也没有关系,因为这里我已经配置好了,接着往下走2、使用一个简单的运行时运行GPU容器,理想结果输出会是 Result=FAILdocker run -it jitteam/devicequery ./deviceQuery3、修改docker配置文件, 设置nvidia为默认运行时vi /etc/do...

2021-03-13 10:46:18 3249 4

原创 jetson nano配置过程中踩过的坑

一、更换源地址后apt-get update出错解决办法:进入桌面,打开设置 ------软件更新---------勾选所有选项,再次运行更新命令二、python3及pip安装sudo apt-get install python3-dev python3-pip三、安装h5py报错,无法编译首先使用pip3 list查看是否已经安装cython,numpy,如果已经安装请卸载然后,apt-get install python3-numpy # 安装numpy...

2021-03-09 09:55:47 1715

原创 python程序docker化部署

常用命令记录:启动dockersystemctl start docker #启动dockersystemctl enable docker #开机启动dockersystemctl status docker #查看docker状态

2021-03-04 15:48:57 760

原创 图片与base64串的各种转换

一、flask接收application/json数据request.get_json()二、本地文件转base64串f = open("000_0.bmp", 'rb')b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()三、base64串转numpy数组pic_str = base64.b64decode(pic_b64)img = cv2.imdecode(np.fromstring(pic_str, np.uint8), 1)四、nu

2021-02-24 14:36:32 313

原创 计算机视觉基本知识概念(二)

参考:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html矩阵的掩码操作矩阵的掩码操作很简单。其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响。从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均。filter2D函数滤波器在图像处理中的应用太广泛了,因此OpenCV也有个用到了滤波器掩码(某些场合也

2020-12-25 20:19:21 379

原创 计算机视觉基本知识概念(一)

一、图像处理1、图像平滑处理平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。归一化块滤波器 (Normalized Box Filter)最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值。高斯滤波器 (Gaussian Filter)最有用的滤波器 (尽管不是最快的)。 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积将卷积和当作输出像素值。中值滤波器 (Median Filter)中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中

2020-12-25 20:19:07 1157

原创 关于非配合式活体检测的几种方式介绍

一般使用双摄像头做活体检测的,都是非配合式活体检测,不需要根据提示做一些诸如眨眼、点头之类的动作,对算法要求更高,但是速度更快, 对用户体验也更友好。非配合式活体根据成像源的不同,一般分为红外图像、3D 结构光和 RGB 图像三种技术路线,这三种路线又根据应用场景不同而各有优劣。一、红外图像活体检测基于红外图像的活体检测,需要用到红外摄像头。红外图像滤除了特定波段的光线,天生抵御基于屏幕的假脸攻击。不管是可见光还是红外光,本质都是电磁波。物体成像与其表面材质的反射特性有关。真实人脸和纸片、屏

2020-11-19 11:08:33 1023

原创 .py文件转为.pyd文件

安装easycython库 pip install easycythontest.py def test(): print("调用成功")main.py import testtest.test()test.py文件重命名为:test.pyx 终端运行命令 easycython *.pyx 重命名pyd文件,删除:cp36-win_amd64. 运行代码,调用成功: python main.py ...

2020-11-08 21:14:30 2312

原创 Jetson Nano 关闭开启图形界面减少内存占用

如果希望一直保持桌面关闭,则可以使用下述命令,然后,重新启动后,桌面将保持禁用或启用状态:# ubuntu关闭图形用户界面sudo systemctl set-default multi-user.targetsudo reboot # ubuntu启用图形用户界面sudo systemctl set-default graphical.targetsudo reboot如果只是临时关闭,重启后会自动开启可以用以下命令:sudo init 3 #关闭桌面sudo init 5.

2020-10-30 10:48:39 3594 2

原创 Jetson Nano配置dlib

步骤一:安装加速相关依赖sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev步骤二:download dlib19.7 from http://dlib.net/步骤三:解压下载的文件tar xvf [filename]步骤四:安装文件sudo python3 setup.py install --set USE_AVX_INSTRUCTIONS=yes --set DLIB_USE_CUDA=yes步骤五

2020-10-30 10:15:46 916 1

原创 PyQt5好看的样式表

按钮1、.setStyleSheet(''' QPushButton {text-align : center; background-color : white; font: bold; border-color: gray; border-wi

2020-10-29 16:26:37 3401 1

原创 Docker实用命令

1、如果要列出系统上定义的所有容器,可以使用命令行参数 -a 或 -all,如下所示:docker ps -a2、只想列出所有容器的ID。为此,你有 -q 参数:docker container ls -q3、启动已停止运行的容器:docker start <容器 ID>4、停止一个容器:docker stop <容器 ID>5、删除容器:docker rm -f <容器 ID>此处 -f 参数为强制删除,即不管容器是否.

2020-09-21 14:42:25 61

原创 YOLOv4论文(中文版)

摘要 据说有大量的特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题,或者只针对小规模数据集;而一些特性,如批处理标准化和剩余连接,适用于大多数模型、任务和数据集。我们假设这些通用特征包括加权剩余连接(WRC),跨阶段部分连接(CSP),跨小批处理标准化(CmBN),自我对抗训练(SAT)和mish激活。我们使用了新的功能:WRC, CSP,CmBN, SAT, Mish激活,马赛克数据增强,Cm...

2020-09-14 15:28:45 6745 1

转载 Win10家庭版Docker Desktop Installer 方式安装Docker遇到的问题及解决方法(转)

二、Docker win10只支持专业版,家庭版安装会报Installation failed:one pre-requisite is not fullfilled错误,解决方法如下:        新建hyperv.cmd,编辑内容如下,以管理员身份运行,遇到下载进度卡着不动可按回车继续。。执行完后会提示重启电脑:Y。pushd "%~dp0"dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hy

2020-06-12 11:21:13 3170 3

原创 使用Unet训练自己的模型

从github上下载代码:https://github.com/zhixuhao/unet制作自己的数据集1、将数据由24位深度改为8位:import osimport globimport cv2def to_gray(img,outdir): src = cv2.imread(img) try: dst = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imwrite(os.path.joi.

2020-05-16 13:03:15 6419 8

原创 ERROR: Could not build wheels for cryptography which use PEP 517 and cannot be installed directly

Note: When installing in a non-Anaconda environment, make sure to install the Protobuf compiler before running the pip installation of onnx. For example, on Ubuntu:sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-devpip install onnx

2020-05-15 14:17:51 20452

原创 解决ubuntu无法连接WIFI没有wifi列表的问题

最简单的方案  执行下面的命令,首先查看一下wifi组件的状态: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ubuntu@ubuntu:~$ rfkill list all 0: ideapad_wlan: Wireless LAN ...

2019-12-03 14:52:04 7195

原创 文本识别系统实现

本文主要介绍一种入门级文本识别系统的大致实现方法,其主要技术主要涉及要文本目标检测、OCR识别以及GUI界面设计等。闲话少说,下面先来看一下简单的系统样子:由于本人使用的是笔记本电脑,分辨率不足所以界面展示的不完整,但是大部分界面都已经展示出来了。下面接着看一下具体的功能展示,展示功能之前,我先来介绍一下这个简单文本识别系统的用法,了解深度学习的人都知道,深度学习通过深层神经网络训练得到一个达到...

2019-11-07 18:49:11 2515 3

原创 人脸识别算法原理过程详解

本文为转载内容,由于找不到源作者链接,故特此说明。人脸识别各算法详解最近,由于工作需要,为了找到一款高效的人脸识别算法,对各种人脸识别算法都研究了一番,以下记录的是各算法的理论基础。一.MTCNN本文章主要介绍MTCNN算法的流程,MTCNN主要由三个框架组成,分别是PNet,RNet,ONet。下面将分别介绍这三个部分。理论基础:PNetProposal Networ...

2019-10-11 15:49:53 30518 1

原创 ffmpeg新旧接口实现视频解码h264流并显示

旧接口示例int test_ffmpeg_decode_show_old(){ av_register_all(); //API注册#ifdef _MSC_VER const char* url = ""; //rtsp地址#else const char* url = "/dev/video0";#endif AVFormatContext* format_ctx...

2019-09-04 16:59:17 645

原创 Centos7.x 安装python3及虚拟环境

本文的命令都是在root账户下执行的,假如非root账号执行,提示没有权限,可在命令前加sudo。一、安装Python31> 安装依赖包yum -y groupinstall "Development tools"yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl sqlite-devel readline-devel readl...

2019-08-22 11:08:18 357

原创 Centos7 glibc库升级到2.23(实测可行)

注意:Centos 为了稳定使用的glibc版本通常比较低。而安装有些程序需要依赖新版本。升级glibc需要慎重,因很多人升级失败后导致系统不能用了。本人亲测,升级了多台机器,全部升级成功。glibc简介glibc是GNU发布的libc库,即c运行库。glibc是linux系统中最底层的api,几乎其它任何运行库都会依赖于glibc。glibc除了封装linux操作系统所提供的系统服务外,它...

2019-08-21 15:38:08 8445 14

原创 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming(翻译版)

摘要深卷积神经网络(CNNs)在许多实际应用中的部署,很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中,我们提出了一种新的CNNs学习方案:1)减小模型尺寸;2)减少运行时内存占用;3)在不降低计算精度的前提下,减少计算操作的数量。这是通过在网络中以一种简单而有效的方式强制通道级稀疏来实现的。与许多现有方法不同的是,该方法直接应用于现代CNN体系结构,为训练过程引入了最小的开销,并且对于生成的模型不...

2019-08-07 17:30:36 1308

原创 射线法判断点在任意不规则多边形内部

算法思想: 从待判断的点向某一个方向引射线,计算和多边形交点的个数,如果个数是偶数或者0,则点在多边形外,如果是奇数,则在多边形内。python实现:def is_point_in_poly(point, poly): # 交点个数 nCross = 0 for i in range(len(poly)): p1 = poly[...

2019-08-07 09:47:01 515

转载 CenterNet :Objects as Points

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf发布时间:2019.4.16机构:UT Austin,UC Berkeley代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract       目标检测识别往往在图像上将目标以轴对称的框形式框出。大多成功的目...

2019-04-26 18:02:26 2978

翻译 CenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection(中文版)

摘要 在对象检测中,基于关键点的方法通常用于处理大量不正确的对象边界框,这是由于缺少对裁剪区域的额外查看。本文提出了一种有效的解决方案,以最小的代价在每个裁剪区域内实现视觉模式的求解。我们的框架建立在一个具有代表性的单级关键点检测器的基础上,该检测器被命名为CornerNet。我们的方法名为CenterNet,它将每个对象检测为三个关键点,而不是一对关键点,这可以提高精确度和...

2019-04-26 17:55:37 6228 3

转载 CornerNet-Lite,基于关键点的实时且精度高的目标检测算法

吊打YOLOv3!普林斯顿大学提出:CornerNet-Lite,基于关键点的实时且精度高的目标检测算法,已开源!本文要介绍一篇实时性好,准确率又高的论文:CornerNet-Lite。该论文是由普林斯顿大学的几位学者提出。截止2019年4月20日,CornerNet-Lite 应该是目标检测(Object Detection)中 FPS和 mAP trade-off 最佳算法。...

2019-04-22 10:00:17 8533 3

原创 C++头文件编码格式问题解决方法

使用VS打开出现警告的头文件,点击文件,选择*****.h另存为-------&gt;点击保存处的倒三角 选择编码保存,最后选择如图保存即可

2018-12-10 18:14:50 1319

转载 实例分割、语义分割网络大全

&amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp; 在FCN网络在2104年提出后,越来越多的关于图像分割的深度学习网络被提出,相比传统方法,这些网络效果更好,运算速度更快,已经能成熟的运用在自然图像上。语义分割显然已经是计算机视觉领域的一个热门研究领域,也是通往实现完全场景理解的道路之一,被广泛应用于无人驾驶、人机交互、医疗图像、计算摄影、图像搜索引擎、增强现实等应用领域。...

2018-11-13 11:21:48 3693

翻译 关于Keras的“层”(Layer)——常用层

所有的Keras层对象都有如下方法:layer.get_weights():返回层的权重(numpy array)layer.set_weights(weights):从numpy array中将权重加载到该层中,要求numpy array的形状与* layer.get_weights()的形状相同layer.get_config():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构:l...

2018-11-07 13:27:35 8726

原创 C++调用Python环境配置及代码示例

VS2010的配置1、打开VS2010以后,点击视图 ——&gt; 属性管理器 ——&gt; Debug/64或Release/64或Debug/32或Release/32 ——&gt; Microsoft.cpp  ——&gt; 右键点击属性 ——&gt; c/c++ ——&gt; 常规 ——&gt; 附加包含目录 ——&gt; 添加Python3.6.4\include或Anaconda\...

2018-10-20 11:18:19 1849

翻译 Keras Model模型方法

Model模型方法compilecompile(self, optimizer, loss, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)本函数编译模型以供训练,参数有optimizer:优化器,为预定义优化器名或优化器对象,参考优...

2018-10-19 15:40:38 28373

原创 keras基本用法

keras基本用法keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一。这里就不在做过多介绍,下面我们来看一下keras的基本用法吧。 这里使用keras搭建一个最简单的LeNet-5进行手写体数字识别的介绍。 首先,如果还没有安装keras的朋友可以通过以下命令进行安装。pip install keras接下里看具体实现,直接上代码,讲解都写在注释中了。import kerasf...

2018-09-11 15:31:10 2312 2

转载 转置卷积

转置卷积 deconv解卷积,实际是叫做conv_transpose, conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程,tf 中, 编写conv_transpose代码的时候,心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助。想象一下我们有一个正向卷积: input_sha...

2018-08-27 15:55:39 706

原创 Opencv背景分割器

Opencv背景分割器转载请注明出处: Opencv提供了一个称为BackgroundSubtractor的类,在分割前景和背景时很方便。下面我们直接上代码,看一下它的使用方式。 这里提供Python和C++两种版本的code。 Python实现 1、导入包import numpy as npimpport cv22、打开视频或摄像头cap = cv2.Videoca...

2018-08-25 18:03:48 1037 1

原创 TensorFlow高层封装之TFLearn

TensorFlow高层封装之TFLearn转载请注明出处: 和TensorFlow-Slim一样,TFLearn也是Tensorflow的一个高层封装。但是与前者相比,TFLearn是一个更加简洁的TensorFlow高层封装。使用tflearn可以更加轻松的完后深度神经网络的搭建,训练,测试等过程。 tflearn没有集成在Tensorflow安装包中,需要单独下载安装:pip...

2018-08-25 14:06:06 485 1

原创 VS环境C++代码依赖FFmpeg库封装DLL导致崩溃解决方案

VS环境C++代码依赖FFmpeg库封装DLL导致崩溃解决方案转载请注明出处:本人遇到这个问题,前前后后折腾了一整天,先是从自己的代码上找问题,但是代码在封装之前Debug和Release下运行都没有任何问题,只有在封装成DLL时才出现这种问题。因此,在检查代码确实没有问题后,我将排查放在了VS配置上。 尝试重新配置各种依赖项,库文件,头文件后发现问题并不能解决,确认依赖文件配置无误后。...

2018-08-24 18:33:23 2072 1

原创 TensorFlow高层封装之TensorFlow-Slim

TensorFlow高层封装之TensorFlow-Slim转载请注明出处: 高层封装总览 目前比较主流的Tensorflow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras和Estimator。 其中,Slim是Google官方给出的相对较早的Tensorflow高层封装,Google通过Slim开源了许多已经训练好的图片分析模型,所以目前在图像识别...

2018-08-24 11:56:32 493 1

人工智能钢筋计数数据集(标注文件)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为训练集标注文件,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(测试集1-85)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第1-85张测试集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(训练集501-569)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第501-569张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(训练集401-500)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第401-500张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(训练集301-400)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第301-400张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(训练集201-300)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第201-300张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋计数数据集(训练集101-200)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第101-200张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

人工智能钢筋盘点计数数据集(1-100)

由于单个文件大小限制,完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第1-100张训集图片,均为钢筋横截面图片,可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量,可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

2022-07-12

Docker安装.docx

主要介绍了docker安装,nvidia-docker深度学习环境搭建,gpu调用等,至于docker迁移部署请参考我的博客,博客免费

2021-03-15

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