摘要：
在机器学习和深度学习中，将分类任务的预测结果分为以下四种，被称作混淆矩阵： True Positive(TP)：预测出的为正例，标签值也为正例，预测正确 False Negative(FN)：预测出的为负例，标签值为正例，预测错误，即漏报 False Positive(FP)：预测出的为正例，标签值 阅读全文
posted @ 2024-05-15 10:13
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摘要：
以去掉secondary_particle标签为例 点击查看代码 import json import os #去除标注图像中的一次颗粒标签 def remove_specific_labels(json_file): with open(json_file, 'r', encoding='utf- 阅读全文
posted @ 2024-05-08 10:37
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摘要：
图1 周长的一半减内切圆直径是拉伸长度(用这个值除以内切圆直径是长宽比) 图2 如果偏向圆形的轮廓, 拉伸长度小于外接矩形计算的长边用外接矩形的长边 阅读全文
posted @ 2024-04-30 17:27
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摘要：
当图像内的各个子图没有连接时，可以直接使用形态学的腐蚀操作确定前景对象，但是如果图像内的子图连接在一起时，就很难确定前景对象了。此时，借助于距离变换函数 cv2.distanceTransform()可以方便地将前景对象提取出来。 距离变换函数 cv2.distanceTransform()计算二值 阅读全文
posted @ 2024-04-30 17:20
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摘要：
在有些现实场景中，咱们须要去使用算法自动的寻找到图片中的最亮的区域，这个区域是咱们感兴趣的目标所在的位置，比较典型的是一个应用是视网膜图像，图像中视网膜所在的位置比较亮，而其它地方比较暗，咱们更加关注视网膜所在的区域，于是须要使用算法自动的寻找到这个区域，而后针对这个区域进行处理和分析。 要检测出图 阅读全文
posted @ 2024-04-29 16:33
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摘要：
目标检测与实例分割都适用 点击查看代码 encoding = 'UTF-8' # 包括: # 1. 改变亮度 # 2. 加噪声 # 3. 加随机点 # 4. 镜像(需要改变points) import time import random import cv2 import os import nu 阅读全文
posted @ 2024-04-25 13:36
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摘要：
nvidia-smi -l x // x 为数字，表示间隔时间，单位为s 阅读全文
posted @ 2024-04-22 15:32
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在开头加任意一句即可： setlocale(LC_ALL,""); setlocale(LC_CTYPE,"zh_CN.utf-8"); 阅读全文
posted @ 2024-04-21 17:27
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摘要：
tasks.json替换如下 点击查看代码 { // 有关 tasks.json 格式的文档，请参见 // https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558 "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "catkin 阅读全文
posted @ 2024-04-21 16:24
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摘要：
在 ROS 中，需要频繁的使用到终端，且可能需要同时开启多个窗口，推荐一款较为好用的终端:Terminator。效果如下: 1.安装 sudo apt install terminator 2.添加到收藏夹 显示应用程序 > 搜索 terminator > 右击 选择 添加到收藏夹 3.Termin 阅读全文
posted @ 2024-04-21 14:42
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