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灰点相机SDK研究(零)-Python安装灰点相机的SDK-spinnaker_python

Python安装灰点相机的SDK-spinnaker_python1.配置环境2.安装包:3.安装方法4.安装验证5.结束语1.配置环境使用环境:python3.7平台:Windows102.安装包:安装包,网盘链接如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1OE001xtt78luvEsW95kUEA提取码:8c223.安装方法以Python3.7为例通过cmd进入Python

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#python
使用Python-OpenCV将图片批量转换为jpg格式

Ubuntu Tips设置快捷键开启新的文件夹窗口1.配置环境2.代码:3.使用方法4.结束语1.配置环境平台:Ubuntu 20.042.代码:# author:Hurricane# date: 2021/7/16# E-mail:hurri_cane@qq.comimport os, random, shutilimport cv2 as cvfrom tqdm import tqdmdef

#python#opencv
pyside2中避坑tip-防止GUI卡死\阻塞

pyside2中避坑tip-防止GUI卡死\阻塞1.配置环境2.问题描述3.坑点4.填坑5.结束语1.配置环境使用环境:python3.8平台:Windows10IDE:PyCharm2.问题描述Python在创建GUI后,如果需要按照一定周期更新GUI状态,如图。假设过一段时间就要刷新一下各个按钮的状态(颜色、按钮上的文字)等信息3.坑点解决上面的问题很容易想到的一个方法就是设置一个循环,循环中

#python
基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明)

基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+代码)配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4配置环境使用环境:python3.8平台:Windows10IDE:PyCharm1.前言手写数字识别,作为机器视觉入门项目,无论是基于传统的

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#人工智能#深度学习#python
KITTI车辆检测数据集转VOC格式(亲测成功,附KITTI云盘连接以及完整格式转换代码)- KITTI车辆检测数据集看着一篇就够了!

KIITI数据集转VOC格式软件环境一、准备数据集1.1下载链接1.2数据集使用方法二、txt标注文件准换为VOC格式2.1目前准换代码存在的问题2.2博主提供的方法2.3转换代码2.4代码使用方法2.5转换结果可视化三、结束语软件环境使用环境:python3.8平台:Windows10IDE:PyCharm一、准备数据集1.1下载链接此步适用于未获取KITTI数据集的同学,若已经获取KITTI数

#python#xml
基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明)

基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+代码)配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4配置环境使用环境:python3.8平台:Windows10IDE:PyCharm1.前言手写数字识别,作为机器视觉入门项目,无论是基于传统的

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#人工智能#深度学习#python
基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明)

基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+代码)配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4配置环境使用环境:python3.8平台:Windows10IDE:PyCharm1.前言手写数字识别,作为机器视觉入门项目,无论是基于传统的

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#人工智能#深度学习#python
Ubuntu20.04安装指南及初步环境配置(超级详细)包含[ROS Noetic、Terminator、Pycahrm等常用工具安装]

Ubuntu20.04安装指南及初步环境配置(超级详细)前言Ubuntu20.04与Ubuntu18.04UI界面比较Ubuntu20.04下载安装第一步:镜像下载第二步:通过虚拟机VMware安装Ubuntu20.04调教第一步:初始化界面第二步:更新软件源为[清华源](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/)第三步:语言更改第四步:安

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#linux#pycharm
Yolov5如何在训练意外中断后接续训练

Yolov5如何在训练意外中断后接续训练配置环境问题描述调参结果修改num_workers结论附录配置环境操作系统:Ubuntu20.04CUDA版本:11.4Pytorch版本:1.9.0TorchVision版本:0.7.0IDE:PyCharm硬件:RTX2070S*2问题描述在训练YOLOv4tiny时发现GPU占用率非常低,并且经常跳到0,导致训练速度很慢为此博主对几个时间点就行设置,打

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#pytorch#深度学习#python
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