本文为细粒度分类数据集的处理方法
传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。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。5) 0_0_22_27_27_33_16为车牌号码 映射关系如下: 第一个为省份0 对应省份字
1.采集数据使用双目相机+opencv采集数据要使用的函数：videocapture，imwrite注意：由于我们采集速度较快。所以照片储存需要多线程进行，不然会卡死代码如下,根据自己的情况微调：#include<opencv.hpp>#include<iostream>#include<sstream>#include<thread>using n
MaskRCNN 目标检测 实例分割 OpenCV
oencv环境的安装（opencv库，paddlepaddle（模型推理），cuda，cudnn，anaconda，还有vscode）一条龙服务
yolov5s通过tensort，导出为dll文件，python、c++调用dll文件。1.项目环境软件安装,及其环境变量配置请参考上述人员的博客,必须基于yolov5(6.0版本)，cuda和cudnn和TensorRT版本必须匹配，如有报错请考虑软件版本、环境变量是否匹配。下载地址下载地址下载地址下载地址下载地址下载地址下载地址下载地址。
GIF动态图可视化train = h5.File('train/train_pre_data.h5','r')#读取数据one_sample = train['data'][0,0]frames = []for layer_img in one_sample:img = Image.fromarray(layer_img).convert('L')#先转换为image，再转为灰度图img.resi
ETH数据集下载及使用问题
获取PPOCRLabel格式的数据集中的目标的四个点，然后使用getPerspectiveTransform和warpPerspective获取图片，生成识别数据集。
“前文我们使用libtorch来实现的LeNet-5网络、Alexnet网络、Resnet34网络，都是用于图像分类的神经网络。现在，让我们进入深度学习的目标检测系列吧~”首先我们来讲一...
VOC数据集增强（翻转、旋转、对比度）
目录一、几何变换原理1.扩展缩放2.平移3.旋转4.仿射变换5.透视变换二、数据增强1.批量增强数据2.批量修改文件名一、几何变换原理参考：OpenCV-Python中文教程1.扩展缩放只是改变图像的尺寸大小，cv2.resize()可以实现这个功能。在缩放时推荐cv2.INTER_AREA，在拓展时推荐cv2.INTER_CUBIC（慢）和cv2.INTER_LINEAR。默认情况下所有改变图像
可视化点云数据
【代码】将Crack500数据集中的mask.png格式转化为YOLOv8.txt格式工具。
根据yolov8实现图像分割任务
打个比方 有10张以时间戳命名的图像，第3 ，5 ，7 张图像没有label(当然这种概率很小)，我们只有7个txt文件，并分别以自己的时间戳命名的，但是我们要 改成 000000.txt 000001.txt格式并补全，这不都补到后边去了？当我写到这里的时候我就检查了一下我用yolov5处理后的ur26数据集，果然补充的所有空白txt文件都在最后(解释为什么要补充空白txt是为了做一个对齐，有的
YOLOV5 yolov3绝缘子检测代码和数据集 绝缘子数据集
获取某文件甲下所有.xxx文件名。c_p.py 实现cp功能。ts.py 测试增广的效果。
介绍本项目Github本项目使用aHash，目的是去除重复的数据集图片，Hash部分来自于Github项目：https://github.com/7WebPages/comparer目录结构RootDeleteSameImage.pyHashUtils.pydatasetsimages1images2快速开始按照目录结构构件项目目录，然后直接运行DeleteSameImage.py。依赖openc
yolo数据集增强、已标注数据集增强、.txt格式的数据集增强
在SRCNN一文中的代码所使用的是h5格式的数据集，但是所给链接打不开。所以本文给出了将图片数据集转换为h5格式的数据集代码，可以自己生成h5格式的数据集后用于训练。
统计mean和std
labelImg标注的图片的数据集扩充（旋转、翻转等），同时会生成相应的xml文件
车道线标签转换
一探YOLOV4(darknet)的神秘面纱–面向小白文章目录一探YOLOV4(darknet)的神秘面纱--面向小白概览1. 本地环境的配置2.克隆git仓库3.本地CMake编译4.测试demo5. 创建自己的数据集6.训练自己的数据集7. 训练自己的数据集8.测试9.一些坑10.一些坑概览YOLO目标检测系列的鼎鼎大名谁人不知，还记得当初YOLOv4横空出世的时候，各大公众号层出不穷的推送，
本文主要内容是将COCO格式以及VOC格式的DAGM2007数据集进行扩增，主要包含五种扩增方法：水平翻转、垂直翻转、随机裁剪、随机旋转、随机四张图片拼接
ubuntu18.04系统下搭建ORB-SLAM3的环境并跑数据集
提供了多达1w张河面垃圾检测数据集，该数据集中包含了专业人士精确标注过的多场景、多时间、多环境下的河面垃圾情况分布，为广大从业者和研究人员提供了优质的数据集。
voc数据集制作
完整项目获取1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行；2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通；3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合；4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
大二菜鸡，因为要准备一个水下识别的比赛，想到了用yolov3这个强大的框架，参考了许多大佬的博客，在这里记录一下自己的配置过程。**一、 CUDA和CUDNN配置**我的显卡的GTX1060，因为之前为了安装Tensorflow2.0,所以选择CUDA10.0。下载地址在这：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?...
我是一名一年级的研究生，目前正在看抑郁症检测方面的论文，希望获得AVEC2013数据集进行代码复现，想问下是否有人愿意分享下这个数据集，十分感谢。可以有偿！！可以有偿！！
在之前博客椭圆检测 2020：Arc Adjacency Matrix-Based Fast Ellipse Detection介绍的基础上，我们针对其公开的源代码进行说明，介绍如何使用其提供的数据集和源代码。文章目录1 编译源码1.1 在Windows上编译1.2 编译可在Python上运行的代码1.3 编译可在MATLAB上运行的代码2 椭圆标记工具3 AAMED 数据可视化工具4 9个公开.
河道垃圾数据集是环保与科技融合的一次重要尝试，它不仅为解决河流污染问题提供了新工具，也为跨学科研究开辟了新路径。通过构建完善的数据集，结合实时监测、预警和智能决策技术，可以有效提升城市环境治理水平，推动技术创新与公众参与，为智慧城市的建设提供有力支持。未来，随着技术的不断进步和数据集的不断完善，河道垃圾数据集的应用前景将更加广阔。
文章目录一、原理二、代码实现1.提取人脸2.获取人脸的特征点人脸识别三、结果1.提取人脸效果2.提取特征值3.人脸预测四、总结五、参考一、原理参考前面的博客基于OpenCv+Python+Dlib实现简单人脸数据采集二、代码实现1.提取人脸输入需要录制的人的姓名用来创建对应文件夹来保存图片，通过摄像头捕获到的图片进行人脸检测，当检测到人脸后用矩形进行标注。按下s键进行保存，ESC键盘退出。impo
确定你的电脑已经安装好了PyQt5、tensorflow2.0以及opencv-python等相关软件，你可以执行下列命令进行安装。如果你想要重新训练你的模型，请执行。如果你想要测试模型的准确率，请执行。如果你想看看图形化的界面，请执行。首先你需要git项目到你的本地。
验证yolo数据集是否正确
最近在做语义分割，处理完数据集后训练时总是报“label out of bound”,当把Mean_IOU这个指标去掉之后能正常训练但是训练损失一直为nan,在经过一系列的检查后确定自己的代码没有问题，把目光聚焦到数据集上，终于在经过一天的搜索后，偶然看到一篇博客有类似的问题，作者指出关注一下数据集resize的时候使用的插值方式。我在处理数据集的时候只用了pillow这个处理库（这里多提一句，我
今天准备下载一个数据集，只想下载那个数据集，但是没有下载按钮，要么得一个个下载，进入到你想下载的位置，放入连接点击下载就OK YYDS。直接进入downgit。查阅资料，总算搞定，
本文汇总了一些打架识别/检测相关的开源数据集资源，均附有下载链接。
主要步骤是先拍照，存储为一个文件夹后（呆住了，拍摄的过程中忘记直接拆了），再拆分为两个文件夹。（而非拍照的同时进行拆分）。
【代码】Tusimple 数据集可视化。
有两种方法，一种是下载源码自己编译，还有一种是使用预编译好的文件。众说周知，编译总是一件令人头痛的事情，所以我建议，使用预编译好的。以上是与推理有关的类的代码，接下来是配套的用于实习手写数字的代码，与该blog主题无太大关系，不需要认真解读。step3：在/usr/local/include和/usr/local/lib文件夹下建立软链接。step3：将解压好的文件夹mv到一个合适的位置保存，例如
opencv
——opencv
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
魔乐社区
