摘要：
Labelme是一个用于图像标注的开源工具。在使用Labelme进行数据标注后，可能会生成一些空的图像文件（即没有进行标注的图片），这些空图片通常不应该被使用。以下是一个简单的Python脚本，用于检测和删除这些空的标注文件： 点击查看代码 import os import json def is_ 阅读全文
posted @ 2024-05-17 10:15
阳光天气
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摘要：
splitMission.py和generateLabel.py两个脚本复制到4张图片和json所在的文件夹(最好是4的倍数因为默认以4个线程并行执行)中 python splitMission.py 源码 splitMission.py 点击查看代码 import cv2 import os im 阅读全文
posted @ 2024-05-16 16:07
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点击查看代码 import cv2 from patched_yolo_infer import MakeCropsDetectThem, CombineDetections from patched_yolo_infer import visualize_results # Load the im 阅读全文
posted @ 2024-05-16 15:25
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摘要：
什么是TensorBoard? TensorBoard是一个用于可视化机器学习模型训练过程中的各种指标的工具，它可以帮助用户更好地理解和调试模型。TensorBoard可以显示各种类型的数据，如损失函数值、准确率、权重矩阵等，并且支持多种图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。通过使用TensorBo 阅读全文
posted @ 2024-05-16 14:32
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预测代码 点击查看代码 import os from ultralytics import YOLO import numpy as np import cv2 def generate_colors_by_classes_size(classes_size=100): # colors = np. 阅读全文
posted @ 2024-05-16 10:07
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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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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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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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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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