最近在做ocr识别项目，由于是第一次接触这个东西，所以在整个过程中采到了非常多的坑，这里就记录一下采坑的地方，以及都是怎么解决的，方便大家接下来使用。1、首先是这个坑pytorch错误：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED （安装cuda）这个错误表达的意思好像是内存或者显存不够，这个一般是在训练开始几轮之后才会发生，这个

在yolov5检测目标后想要输出目标位置，在网上找了几个简称，都没有实现，第一个是让找到plot_one_box的这个函数，然后去修改，但是发现没有鸟用。最后在以为博友哪里找到了正确的解决方法，就是在detect.py文件夹下直接修改就行了，下面贴上图片输出结果如下图添加代码如下：x1=int(xyxy[0].item())y1=int(xyxy[1].item())x2=int(xyxy[2].

代码很多的时候出现这个问题很棘手，小号大量时间来排查问题，所以一边学习一边记录学习中出现的问题。原因：是因为编程习惯的问题，直接在头文件.h中直接定义了变量或者函数，然后A.cpp包含了.h,B.cpp也包含了.h生成A.obj，B.obj，但是 .h中定义的变量会在这两个obj中又被定义，所以，导致了这个LINK2005错误。没有包含也会出现这样的错误，尽量不要在头文件中定义。...

opencv——图像模糊图像模糊（所谓模糊，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值）是在给图像做预处理时，降低图像噪声，例如：在大目标支取之前，去除图像的一些琐碎细节。这里的噪声与物理学中的噪声不大相同。应该找时间去查找资料理解一下。#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;usin

在我们学习图像处理时，很多时候需要在一张图片中找到我们想要的一个区域，但是这个图片又是眼花缭乱的，我们该怎么做呢？我在这里总结一下我在处理时的一个过程，前边的很多工作都是很简单的，比如：首先转为灰度图，然后二值化处理，接下来就是边缘检测，这里最好创建一个滑动调，可以找到最好的边缘，然后就是发现轮廓，到这里也就是到了最关键的地方，我在这里是采用的面积过滤的方法，也就是在发现轮廓后创建了一个for循环

矩阵的掩膜操作(也可以成为锐化)首先介绍一下什么是掩膜：用选定的对象去覆盖修饰另一个目标对象，使其达到想要的效果。掩膜操作有两种方法，一种是使用函数filter2D，另一种是遍历数组进行修改。下边分别记忆这两种方法（在这里我省去了一些常规操作，直接开始写关键代码）int main(){Mat src;src=imread("图片位置");if(!src.data){prinft("could no

import cv2import osimport numpy as npimport random#添加高斯噪声def gaussian_noise(img,mean,sigma):'''此函数将产生高斯噪声加到图片上:param img:原图:param mean:均值:param sigma:标准差:return:噪声处理后的图片'''img = img/255#图片灰度标准化noise =

问题描述：在利用transforms.Resize时，出现的问题出现这个问题的时候一般是自己粗心大意；正确的解法是：transforms.Resize（（x,y））这里面的大小数据要用一个括号包裹

函数说明：cv.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1, param2, minRadius, maxRadius)image：参数图像8位，单通道，灰度输入图像。method：参数方法检测方法，参数圆输出找到的圆的矢量的方法。上面用的是基于梯度的霍夫圆检测。dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。例如，如果dp=1，累加器的

代码很多的时候出现这个问题很棘手，小号大量时间来排查问题，所以一边学习一边记录学习中出现的问题。原因：是因为编程习惯的问题，直接在头文件.h中直接定义了变量或者函数，然后A.cpp包含了.h,B.cpp也包含了.h生成A.obj，B.obj，但是 .h中定义的变量会在这两个obj中又被定义，所以，导致了这个LINK2005错误。没有包含也会出现这样的错误，尽量不要在头文件中定义。...