05 2020 档案
摘要：https://blog.csdn.net/claire017/article/details/81563343
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摘要：``` dir /b negatives.txt 后面的 是你的文件名 ```
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摘要：[toc] 实现1 实现2
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摘要：[toc] 完整的代码，实现了最小的矩形，圆形，随意矩形 来源 实现了边缘之外去噪声的(同学实现) 自己的弱智版实现
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摘要：``` import PIL.Image import os i=0 path = "./dice2/" savepath = "./dice2/" filelist = os.listdir(path) for file in filelist: im = PIL.Image.open(path+filelist[i]) filename = os.path.splitext(file)[0]
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摘要：``` import numpy as np import cv2 def guideFilter(I, p, winSize, eps): mean_I = cv2.blur(I, winSize) # I的均值平滑 mean_p = cv2.blur(p, winSize) # p的均值平滑 mean_II = cv2.blur(I * I, winSize) # I*I的均值平滑 mean_
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摘要：``` import cv2 as cv import numpy as np import math import copy def spilt(a): if a / 2 == 0: x1 = x2 = a / 2 else: x1 = math.floor(a / 2) x2 = a - x1 return -x1, x2 def original(i, j, k, a, b, img): x
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摘要：``` import os from PIL import Image # filename = os.listdir("D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train") # base_dir = "D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train\\" # new_dir = "D:\\Work\\process\\样本处理\\
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摘要：``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from PIL import Image import cv2 import os def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[..., :3], [0.5,0.5,0]) def change_all_xml(path): file
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摘要：``` # --** coding="UTF-8" **-- # # author:SueMagic time:2019-01-01 import os import re import sys fileList = os.listdir(r"E:\正课\大二上\计算机网络\网络编程\图像去噪声\dice") # 输出此文件夹中包含的文件名称 # print("修改前：" + str(fileLi
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摘要：``` import os import random # trainval_percent = 1 # trainval占总数的比例 # train_percent = 0.8 # train占trainval的比例 # xmlfilepath = r'E:\正课\大二上\计算机网络\网络编程\tensorflow-deeplab_v3_plus\data\Taidi\Annotations'
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摘要：推荐大家一个靠谱的论文检测平台。重复的部分有详细出处以及具体修改意见，能直接在文章上做修改，全部改完一键下载就搞定了。他们现在正在做毕业季活动， 赠送很多免费字数，可以说是十分划算了！地址是：https://www.paperpass.com/
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摘要：labelImg https://zhuanlan.zhihu.com/p/90834296 labelme https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/79595174 Label标注工具的批量转化处理与颜色和标签的对应 https://bl
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摘要：[TOC] 在自己电脑实现Deeplabv3+ 首先要清楚图像分割和语义分割的不同 图像分割只需要根据某些规则分成若干个特定的区域，画出那个框来就OK了 但是语义分割的话，则还需要把实例（即人的轮廓）都分割出来，而且还要标识这些是不同的人 现在语义分割可以做到实例分割和全景分割 完成deeplabv
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摘要：`https://blog.csdn.net/qq_26669719/article/details/88597682?utm_medium=distribute.pc_relevant.none task blog BlogCommendFromBaidu 2&depth_1 utm_source
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摘要：https://www.jb51.net/article/178934.htm 在使用深度学习对图像进行训练时，对图像进行随机旋转有助于提升模型泛化能力。然而之前在做旋转等预处理工作时，都是先对图像进行旋转后保存到本地，然后再输入模型进行训练，这样的过程会增加工作量，如果图片数量较多，生成旋转的图像
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摘要：[TOC] 做haar特征的原因 1. 有些深度学习的目标检测算法有时候在物体非常相近的时候，误检率会非常高。所以我们可以先进行深度学习然后检测出大概的区域，然后再使用传统的机器学习算法来检测 2. opencv里面只有眼，脸之类的分类器，如果要实现自己的分类器就需要自己训练 https://blo
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摘要：就是自己的anaconda或者是pycharm的一些文件夹没加到环境变量里面，执行不了一些命令 原因 是环境变量的问题！ 要添加三个环境变量，而不是只添加Scripts那个！ 重启之后就可以了(pycharm的话同理，找到这些差不多的就ok了)
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摘要：[TOC] 正常的pip命令 conda环境下命令 conda config add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config add channels https://mirrors
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摘要：形态学梯度调用 开运算 不断的开运算是没有关系的 自实现开运算 主要是通过不同的系数来实现腐蚀和膨胀的结合 黑帽
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摘要：``` """ bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) -> dst - src: 输入图像。 - d: 在过滤期间使用的每个像素邻域的直径。如果输入d非0，则sigmaSpace由d计算得出，如果sigmaColor没输入，则sigmaColor由sigmaSpace计算得出。 - sigmaCol
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摘要：只计算单个模板图片和一堆测试图片 计算两个文件夹的图片
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摘要：是文本的名字，可以改成文件的名字 是为了解决文本出现中文的办法 匹配正则式
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摘要：加上这两句话图中就可以显示中文
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