在cv领域中对图片进行标注，保存的文件格式有可能是xml文件，可能还不能被模型直接使用，要经过代码处理提取特定属性值。前面是图片的路径或者名字，后面是图片带有的多属性。表示其中一张图片的名字和相关的属性值。

基于多分类的onnx模型进行推理代码

先上代码：#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#coco#图片旋转纠正处理（二）#没办法拍摄拍摄不水平的歪斜图片import cv2import mathimport imageioimport numpy as npfrom scipy import misc, ndimageif __name__ == '__main__':img_path

比较简单直接上代码：#导入模块import cv2#摄像头cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')falg = 1num = 1while(cap.isOpened()):#检测是否在开启状态ret_flag,Vshow = cap.read()#得到每帧图像cv2.imshow("Capture_Test",Vshow)#显示图像k = cv2.waitKey(1) &

先上代码：#coco#对于数据的批量处理import numpy as np#生成10000个形状为2X3的矩阵data_train = np.random.randn(10000,2,3)#这是一个3维矩阵，第一个维度为样本数，后两个是数据形状print(data_train.shape)#(10000,2,3)#打乱这10000条数据np.random.shuffle(data_train)#

文字识别时候，大量图片.jpg还有配套的文本文档.txt人工进行筛选太麻烦，还有可能存在图片丢失文档的情况，这些问题可以用python代码简单搞定，还可以按照喜欢的比例分配训练集和测试集：yiyishang#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#cocoimport osimport randomimport shutildef movefile(f

上代码：#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#cocoimport numpy as np# 生成全是 0 的 3x3 矩阵nd5 =np.zeros([3, 3])print(nd5)#生成与nd5形状一样的全0矩阵nd55=np.zeros_like(nd5)print(nd55)# 生成全是 1 的 3x3 矩阵nd6 = np.ones([

①append、concatnate以及stack都有一个 axis 参数，用于控制数组合并是按行还是按列。②对于append和concatnate，待合并的数组必须有相同的行数或列数(满足一个即可)。③stack、hstack、dstack待合并的数组必须具有相同的形状( shape)。一、更改数组的形状reshape()和resize()方法都是修改向量额维度，但是reshape不对向量本身进

先上代码：#coco#对于数据的批量处理import numpy as np#生成10000个形状为2X3的矩阵data_train = np.random.randn(10000,2,3)#这是一个3维矩阵，第一个维度为样本数，后两个是数据形状print(data_train.shape)#(10000,2,3)#打乱这10000条数据np.random.shuffle(data_train)#

①append、concatnate以及stack都有一个 axis 参数，用于控制数组合并是按行还是按列。②对于append和concatnate，待合并的数组必须有相同的行数或列数(满足一个即可)。③stack、hstack、dstack待合并的数组必须具有相同的形状( shape)。一、更改数组的形状reshape()和resize()方法都是修改向量额维度，但是reshape不对向量本身进