1、json格式转yolov5标签格式# 实现json文件yolov5训练的txt文件# 注意：图像的宽高需要自定义import jsonimport osdef convert(img_size, box):x1 = box[0]y1 = box[1]x2 = box[2]y2 = box[3]# 转换并归一化center_x = (x1 + x2) * 0.5 / img_size[0]cen

运行环境：python3.8， numpy=1.19.5，opencv-python=4.5.1注意：以下内容只提供了代码与运行结果，具体原理与细节见https://zhuanlan.zhihu.com/p/54866418一、文章目录1、相机标定2、视频畸形修正3、透视变换4、提取车道线5、矩形滑窗6、跟踪车道线7、求取曲率与偏移量8、逆投影到原图9、视频车道线检测二、实操注意：后一节代码是在上

Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为：Openvino前端→ Plugin中间层→ Backend后端。

基于opencv-python的车道线检测（初级）运行环境：python3.8， numpy1.19.5，opencv-python4.5.1一、文章目录1、图片读取2、BGR转灰度图3、图片边缘提取4、感兴趣区域选择5、霍夫变换6、直线拟合与后处理7、视频车道线提取二、实操注意：后一节代码是在上一节代码的基础上进行修改1、图片读取import cv2img = cv2.imread('white

文章内容：如何在YOLOX官网代码中绘制AP图与损失曲线环境：pytorch1.8注意：只能利用运行结果”YOLOX_outputs/outputs/train_log.txt“文件绘制图的格式：自己可以进一步修改，已经是新罗马字体代码如下：1、绘制AP图使用：在YOLOX-main中创建AP.py文件即可代码修改：文件路径+epoch次数（默认每次epoch评估）import matplotli

文章内容：如何在YOLOX官网代码中添加ASFF模块环境：pytorch1.8修改内容：（1）在PAFPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-s等版本）（2）在FPN尾部添加ASFF模块（YOLOX-Darknet53版本）参考链接：论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09516v2.pdfASFF原理及代码参考：https://blog.csdn.net/weixin_

文章内容：如何在YOLOX官网代码中插入注意力机制环境：pytorch1.8提醒：使用之前先了解YOLOX及注意力机制原理更好参考链接：YOLOX官网链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLOX原理解析（Bubbliiiing大佬版）：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/detai

Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为：Openvino前端→ Plugin中间层→ Backend后端。

Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为：Openvino前端→ Plugin中间层→ Backend后端。

Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为：Openvino前端→ Plugin中间层→ Backend后端。