一名计算机视觉与移动机器人爱好者

摘要： 1.制作量化校准表 激活值量化 与权重量化不同，激活值是动态变化的（随输入数据不同而变化，例如同一张图像和不同图像经过同一层的激活值分布可能差异很大）。 因此，激活值量化需要先通过 “校准（Calibration）” 步骤，用有代表性的数据集（校准集）统计其分布范围，再基于该范围进行量化。 权重量化 阅读全文

摘要： mingw-w64的安装 MinGW全称是Minimalist GNU on Windows，也就是将Linux/Unix环境下赫赫有名的GCC编译器以及其相关的编译调试组件移植到了Windows上。 网页地址 https://www.mingw-w64.org/ github地址 https:// 阅读全文

摘要： https://hub.docker.com/r/mapler/caffe-py3/ docker pull mapler/caffe-py3 docker run -it mapler/caffe-py3 bash 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import json import os import base64 import numpy as np import cv2 from math import cos, sin, radians import argparse def rotate_point_opencv_st 阅读全文

摘要： 1.首先找白色的区域作为ROI区域 2.在ROI区域找最长的横线 需要用到paddleocr第三方库 点击查看代码 using System; using OpenCvSharp; using System.Linq; using OpenCvSharp.Extensions; using Micr 阅读全文

摘要： unet自带的json_to_dataset.py有点问题。用这个转比较好 点击查看代码 import random import cv2 as cv import json import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from s 阅读全文

摘要： 1.图片转base64 点击查看代码 import os import shutil import base64 def traverse_folder(path): for root,dirs,files in os.walk(path): for file in files: if file.s 阅读全文

摘要： cellpose格式标注数据转labelme格式标注数据 点击查看代码 import numpy as np import json import os from skimage.measure import label, regionprops import cv2 import glob fol 阅读全文

摘要： 去除大颗粒脚本 点击查看代码 import cv2 import numpy as np import json import os def list_jsons(folder_path): for filename in os.listdir(folder_path): if filename.e 阅读全文

摘要： 大小目标的分类 小目标, 尺寸3232以下, 或者长宽比超过20 大目标, 尺寸9696以上 中目标, 介于大小目标之间的尺寸 被检查物size如果小于 15 * 15 , 效果可能很差, 如要检测小物体最好搭配 yolov8 P2模型. 另外也可以搭配 SAHI 库进行tile平铺推理, 或者实验 阅读全文