Tomorrow1126 - 博客园

2022年4月8日

findDecoder imread_(...) can't open/read file: check file path/integrity

摘要：检查发现是路径错误阅读全文

posted @ 2022-04-08 17:48 Tomorrow1126 阅读(7799) 评论(0) 推荐(0)

摘要： mvcc-full和mvcc不能同时安装，mvcc是mucc-full的精简版，不能用cuda 所以只安装前者， pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu114/torch1.7.0/index.html 阅读全文

posted @ 2022-04-08 11:25 Tomorrow1126 阅读(537) 评论(0) 推荐(0)

2022年4月6日

CCPD数据集，中文车牌数据集

摘要：例如:025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg 由分隔符'-'分为几个部分: 1) 025为区域, 2) 95_113 对应两个角度, 水平95°, 竖直113° 3 阅读全文

posted @ 2022-04-06 19:55 Tomorrow1126 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)

内积点积的数学符号，一个点和<>

摘要：内积或点积的数学符号一般用一个点表示，例如，但如果在高维空间（大于等于三维），通常用括号 <> 表示，例如最近多次看到这个符号就查了查。转载于:https://www.cnblogs.com/robinchen/p/11047540.html 阅读全文

posted @ 2022-04-06 17:02 Tomorrow1126 阅读(1102) 评论(0) 推荐(0)

torchvision 的 transforms 与 python 的图像接口opencv、skimage和PIL 相关总结

摘要： 1.opencv默认读取的是BGR格式，opencv默认存储图片的是numpy.ndarray格式，并且尺寸为H×W×C 2.PIL默认读取的是RGB格式，PIL默认存储图片的是PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile格式，并且尺寸为H×W×C 3.skimage默认读取的阅读全文

posted @ 2022-04-06 11:41 Tomorrow1126 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)

opencv python数据增强

摘要： https://blog.csdn.net/qq_31473155/article/details/118676462 https://blog.csdn.net/weixin_41247701/article/details/92724295 阅读全文

posted @ 2022-04-06 11:36 Tomorrow1126 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)

等比例缩放图片并填充图片为正方形（python附代码）

摘要： import os import cv2 import shutil def suofang(im,target_height,target_width): height, width = im.shape[:2] # 取彩色图片的长、宽。 ratio_h = height / target_hei 阅读全文

posted @ 2022-04-06 11:29 Tomorrow1126 阅读(833) 评论(0) 推荐(0)

Python random() 函数，产生整数随机数，浮点数随机数

摘要： import random random.random() random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到阅读全文

posted @ 2022-04-06 11:27 Tomorrow1126 阅读(812) 评论(0) 推荐(0)

cv2.GaussianBlur()高斯模糊

摘要： blur_ksize = 5 src = cv2.imread("./poly.jpg") blur_src = cv2.GaussianBlur(src, (blur_ksize, blur_ksize), 0, 0) 阅读全文

posted @ 2022-04-06 11:27 Tomorrow1126 阅读(1293) 评论(0) 推荐(0)

2022年4月5日

数据增强（各种链接）

摘要： 1.pytorch中的transform没有加噪声和模糊的数据增强方法，结合网上现有的代码整合了一个小工具： https://blog.csdn.net/qq_17614495/article/details/112960601 2。在做深度学习时，数据的处理是重中之重。在做自己的数据集时，可能会面阅读全文

posted @ 2022-04-05 13:40 Tomorrow1126 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

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