def plot_line(img):cv2.line(img,(120,120),(990,120),(255,0,0),3)cv2.line(img,(990,120),(990, 640),(255,0,0),3)cv2.line(img, (990,640), (120,640), (255, 0, 0), 3)cv2.line(img, (120,640), (120, 120), (2

这个参数说明，只要使用这个参数，就会给这个参数传真值import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--t', help=' ', action='store_true', default=False)config = parser.parse_args()print(config.t)直接运行python

使用pgk-config --modversion opencv查看opencv版本时，提示以下错误。这是由于没有Pkgconfig文件夹以及opencv.pc文件导致的。保存退出，在bashrc中添加PKG_CONFIG_PATH。

前言：数据是深度学习的血液，本文介绍一下当前非常常见的一些数据集。1 ImageNetImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。图像如下

函数前面没有跟随return！！！原来的内容：@app.route('/api/<name>', methods=['POST'])def analyze_img(name):if name == 'dog':dogFunc()else:catFunc()更改后：@app.route('/api/<name>', methods=['POST'])def analyze_i

在执行Python脚本时出现这个错误修改环境变量：sudo gedit /etc/profile在环境变量的最后一行增加以下这行：export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8更新环境变量source /etc/profile重启xavierreboot

str2 = str1[-4:]#表示从倒数第4位到最后，如str1 = '123.jpg',那么str2='.jpg'

转自：https://blog.csdn.net/Gordon_Wei/article/details/88920411opencv4.0.1 的编译完成版本已经没有SIFT和SURF算法了， 一些算法因为专利或者未成熟的原因，不在发布的release版本中了，其中就包括SIFT和SURF，他们因为专利的原因不能用于商业，在2.x版本中，放在在nofree中，而3.x版本开始，这些方法被放入了..

目前，OpenCV只支持avi的格式，而且生成的视频文件不能大于2GB，而且不能添加音频。如果你想突破这些限制，我建议你最好还是看看ffMpeg，而不是浪费时间在OpenCV上。不过也可以利用视频后期合成工具制作下面的示例是如何使用，注意：cv::Size()要与图片的实际大小一致，这里的vc.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)表示获得原始视频的宽度cv::VideoWrit

1. TP , FP , TN , FN定义TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框FP（False Positive）是负样本预测为正样本的数量，误报；即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框FN（True Negative）是本为正，错误的认为是负样本的数量，漏