CAMUS数据集是一个公开的心脏超声医学影像数据集，主要用于心脏结构分割任务。该数据集包含左心室(LV)、心肌(MYO)和左心房(LA)的分割标注，采用三种格式存储：JSON、Mask和YOLO格式。数据集预处理将原始医学影像转换为JPG格式，并提供了格式转换代码，包括Mask转JSON和JSON转YOLO格式的功能。这些处理使数据集能直接用于主流语义分割模型的训练与评估。

本文介绍了LUNA16肺结节检测数据集的预处理方法，包括格式转换和标注处理。首先将原始.mhd/.zraw格式CT图像转换为.png格式，并生成适用于目标检测的json/xml/yolo格式标签。进一步针对分割任务，使用LabelMe对结节进行精细掩膜标注，提供转换为YOLO实例分割格式和mask格式的方法，支持UNet等模型的训练。预处理后的数据集包含888个CT样本的1186个结节标注，涵盖不

本文介绍了基于YOLOv11和双目视觉的目标检测与测距系统实现流程。系统首先进行双目标定和立体校正，通过立体匹配计算视差图并转换为深度信息。在目标检测环节，将YOLOv11模型转换为ONNX格式进行部署，详细说明了图像预处理、模型推理和后处理流程。最后结合双目测距的3D点云数据，计算目标中心点的三维坐标并可视化显示距离信息。整个系统实现了从图像采集、目标检测到三维测距的完整流程，适用于多种场景下的

双目测距流程主要包括双目标定、立体校正、立体匹配、视差计算和深度计算等步骤。首先通过标定获取相机内外参数和畸变系数，然后利用立体校正将非理想的双目系统转换为共面行对准的理想系统。标定过程通常使用棋盘格标定板，通过Matlab或OpenCV工具完成。立体校正通过计算变换矩阵并应用映射变换来消除畸变和对齐图像。最后通过视差图计算深度信息，生成三维点云。整个过程需要精确的参数标定和图像处理，以实现准确的

本文介绍了双目测距的基本流程，包括双目标定、立体校正、立体匹配、视差计算和深度计算。重点阐述了双目标定的原理和步骤，通过标定板获取相机内外参数和畸变参数。详细说明了使用Matlab进行双目相机标定的具体操作，包括拍摄标定图像、检测内角点和导出标定参数。最后介绍了立体校正的目的和方法，通过消除畸变和极线校正将实际双目系统校正为理想状态，便于后续视差计算和深度测量。整个过程使用OpenCV-Pytho