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摘要： 特征算子由“关键点检测”和“描述子计算”两部分组成，核心改进是在 FAST 和 BRIEF 的基础上分别引入方向和多尺度机制，兼顾速度、内存占用与匹配鲁棒性。 一、ORB介绍 ORB 算法本质上是将两种已有的成熟算法进行了改进与结合：ORB（Oriented FAST and Rotated BRI 阅读全文

摘要： 1. 模型简介 YOLOv8 OBB（Oriented Bounding Box）是 YOLOv8 的旋转边界框版本，专门用于检测旋转/倾斜的物体。本文主要对数据标注，数据集制作，训练，模型导出与推理进行简要说明，关于其结构解析后面补充。 2. 数据标注 数据标注工具很多，这里列举两个能标注旋转框， 阅读全文

摘要： 最近有个新的机器需要配置下深度学习环境，虽然之前配置了很多次了，不过这次想要详细记录一下，这里只记录配置NVIDIA显卡驱动，CUDA,cuDNN的配置，而常用的深度学习包pytorch,tensorflow的配置这里暂时不讲述了。 1.NVIDIA驱动安装 我这里的设备是NVIDIA GeForc 阅读全文

摘要： 最近需要需要将测试结果，使用python写入PLC，尝试后代码记录如下: 1.python连接PLC与写入数据 import os import traceback import snap7 from snap7.util import * import time print(snap7.__fil 阅读全文

摘要： 当我们说“让AI理解人类语言”时，第一步是什么？ 计算机是无法直接处理文本的，它需要数字。而模型与分词器就是完成“文本 → 数字 → 理解”这个神奇转换的关键二人组。本文将带你彻底理解这两者是什么、如何工作以及如何协同工作的。并使用 Transformers 库中的代码演示。 1. 分词器 所谓分词 阅读全文

摘要： 在整个YOLO系列中,YOLOv3是早期YOLO技术的集大成者，又为后续版本（如YOLOv4/v5等）奠定了基础,YOLOv3（You Only Look Once version 3）是Joseph Redmon等人于2018年提出的实时目标检测算法，属于YOLO系列的第三代模型。它以高效和速度著 阅读全文

摘要： 做视觉类算法时候，有时候需要对最小外接矩形进行裁剪，往往出现的是旋转斜矩形，这里给出程序与效果。如图所示，我们现在要裁剪橘色的区域 1.程序与效果 #裁剪图片 from typing import List, Tuple import cv2 import numpy as np def get_m 阅读全文

摘要： 1. 作用与效果 可以通过它来提取一定颜色范围内的图片区域，保存后可以得到提取的图与二值图，还包括滤波与图像变换功能。效果如下: 小结:目前还存在不足，如导出的是实际显示的图大小，实际显示的图可能缩放过,图中只演示了颜色提取，其他功能可以自己探索。另外滤波功能与颜色区域提取功能没有叠加，若需要先滤波 阅读全文

摘要： 1. cv2.minAreaRect cv2.minAreaRect是用于计算一组点的最小外接矩形的函数。 输入:points为轮廓或多边形点集，形状为(N,2)，类型为numpy.ndarray 或 list，数据类型为整数或浮点数。 输出:包含三个元素的元组((cx, cy), (width, 阅读全文

摘要： 1.yolov5预处理流程 1.等比缩放与填充：将输入图像等比缩放到目标尺寸（如640×640），并在多余部分填充灰条，保持图像的宽高比不变。这一过程也被称为“letterbox”。 2.颜色空间转换：将图像从BGR格式转换为RGB格式（OpenCV默认读取为BGR）。 3.归一化：将像素值从[0, 阅读全文