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替换 VOC

前言 在一次做项目的时候,团队分配任务做集,用 labelimage 来打标,汇总时发现 xml 各不相同,于是就写了这个工具来修改 xml 。 <filename> 和 </filename > 标签之间,在 < path > 和 </path > 标签之间,理论上来说我们只要将 < path > 和 </path > 之间的替换成我们想要的就可以了 这个我们怎么生成,将要替换成的加上文件名就可以了,在这里我们不用考虑 c++ 烦人的文乱码问题,就算我们要替换成,但是我们不考虑这些,直接替换 xml 即可。 [集所在的文件] [替换 xml ] 例子: . linux 上用不了,要针对 linux 对获 xml 文件的函进行改进

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文件的所有,保存到txt文件

BASE_PATH="JAFFE" SEPARATOR=";" # 绝对地址 pth = "/Users/liupeng/Desktop/my/faceER/DataSet

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    Python OpenCV像的方法

    引言 这几天做点小东西,涉及到OpenCV像的问题 如果直接像,往往返回[] import cv2 cv_im = cv2.imread(‘老干妈.jpg') 缘起 偶然发现 ),-1) 但是作者代码注释说该方法像的通道就会变为RGB,但是我实验仍为BGR,于是有了如下实验: 实验各个的版本: opencv-python: 4.2.0.34 Pillow 总结以下代码像通道格式仍为BGR: im = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name,dtype=np.uint8),-1) 附录:opencv 像,解决 imread不能的问题 opencv-python 无法文距离 # 假设 im_name是 im = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name,dtype =np.uint8),-1) # 是RGB 而不是 BGR, 要注意 总结 到此这篇关于Python OpenCV像的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV像内容请搜索

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    Python 技术篇-opencv报错及解决办法

    我们需要安装和使用 numpy ,直接 pip install numpy 就好了。 用 numpy 处理,再对 numpy 处理后的进行转码,转化为对象。 #! import cv2 import numpy as np img_np = np.fromfile("D:\矿山\Koala.jpg", dtype = np.uint8) # 用numpy处理 img = cv2.imdecode(img_np, -1) # 再对numpy的进行转码,转化为对象 cv2.imshow("hello", img) # hello是窗口名 cv2.waitKey(10000) # 10s后关闭窗口,0表示不关闭 运行效果: ?

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    Python 像处理篇-利用opencv和numpy包含下的本地实例演示

    很简单,只要用 numpy 把解码一下就好了。 import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread("小爱.jpg") # 直接文会报错 img = cv2.imdecode(np.fromfile ("小爱.jpg", dtype=np.uint8), 1) # 可以 cv2.imshow("xiaoai", img) # 展示时窗口显示名称 cv2.waitKey(10000 ) # 像展示时间,单位:毫秒(ms)

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    解决python cv2.imread 返回为None的问题

    使用cv2时,输出形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”,后来排查发现的返回值image为None, 这就说明根本就没有被 cv.imread函能够成功,所以就想到是不是的问题,opencvopencv不接受non-ascii的,解决方法就是先用先用np.fromfile()为np.uint8 np.fromfile(filename, dtype)是从以dtype形式文件 cv2.imdecode()函从指定的内存缓存,并把转换(解码)成像格式;主要用于从网络传输恢复出文名 2. pip list 发现也有opencv-python,(虽然我又重新下了一遍 而这些用PS打开的时候,会报错:无法完成请求,因为找到不知名的或无效的JPEG标识符类型 是我从网站上爬下来的 ’/’+files[j] 注意要有个convert(‘RGB’),不然报错OSError: cannot write mode P as JPEG 以上这篇解决python cv2.imread 返回为

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    在Python文件的几种方式

    img 现在,我们增加一个文件,data.txt,它的内容如下所示: ? img 并且想通过read.py去这个文件并打印出来。 img 先获read.py文件的绝对,再拼接出文件的绝对: import os def read(): basepath = os.path.abspath(__file__) img pkgutil是Python自带的用于包管理相关操作的,pkgutil能根包名找到包里面的文件,然后为bytes型的。 这是因为并不是所有文件都是字符串,如果某些文件是二进制文件或者,那么以字符串方式打开就会导致报错。 此时如果要在teat_1包的read.pydata2.txt的内容,那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参为test_2和文件的名字即可,运行效果如下所示: ?

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    使用com.sun.imageio.plugins.png.PNGMetadata的元

    所谓,就是除了我们肉眼看到的内容外,隐藏在这些内容背后的一些技术。 本文介绍如何使用Java代码将一张的隐藏信息出来。 首先不需要下载任何额外的Java,用JDK自带的就能工作。 C:\Users\i042416\Desktop\test\clipboard1.png"); readCustomData(content); } 首先把桌面上名叫clipboard1.png的文件的内容到字节组 content。 getContent方法的代码: [1240] 一张png的元,散布在下面这些节点里: printNode(pngmeta.getStandardChromaNode()); printNode

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    使用com.sun.imageio.plugins.png.PNGMetadata的元

    所谓,就是除了我们肉眼看到的内容外,隐藏在这些内容背后的一些技术。 本文介绍如何使用Java代码将一张的隐藏信息出来。 C:\Users\i042416\Desktop\test\clipboard1.png"); readCustomData(content); } 首先把桌面上名叫clipboard1.png的文件的内容到字节组 content。 一张png的元,散布在下面这些节点里: printNode(pngmeta.getStandardChromaNode()); printNode(pngmeta.getStandardCompressionNode 打印出来的元: ?

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    使用com.sun.imageio.plugins.png.PNGMetadata的元

    所谓,就是除了我们肉眼看到的内容外,隐藏在这些内容背后的一些技术。 本文介绍如何使用Java代码将一张的隐藏信息出来。 C:\Users\i042416\Desktop\test\clipboard1.png"); readCustomData(content); } 首先把桌面上名叫clipboard1.png的文件的内容到字节组 content。 一张png的元,散布在下面这些节点里: printNode(pngmeta.getStandardChromaNode()); printNode(pngmeta.getStandardCompressionNode 打印出来的元: ?

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    OpenCV 应用文件与文件名批量处理

    在应用OpenCV大量测试时,需要对批量的入并进行处理。 之前处理这个问题时是使用这种方法:把待处理的放到一个文件夹内,全选它们然后重命名1,这样系统会自动给他们全部重命名为1(1),1(2),1(3)等等等 然后用下面的代码把进来: for ( ; g_SrcImage=imread(adr); printf("i=%d",i); } 这种方法很麻烦,需要手动重命名一遍,然后根文件夹下的确定循环的值。 有一种更简便并且灵活性更高的方法,就是遍历文件夹内所有,名称和总个。 下面这种实现方式其实和OpenCV本身没什么关系了,是一种应用C++提供的io.h头文件定义的函实现。 ,listFiles函其实在利用递归,这意味着,这个函不仅仅可以找目录的文件,还可以找到目录下每一层的文件,在大多情况下并不需要区分是遍历目录下还是遍历目录,因为目录是我们自己创建的,要遍历的也是自己输入

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    论文复现之医学像应用:视网膜血管分割

    为了更有效的使用标注,使用了扩张的方法。本论文的网络分为两部分:收缩(contracting path)和扩张(expanding path)。 最后论文的实验部分,这里直接在DRIVE上做实验! 2.视网膜血管分割实验 2.1 实验任务 实验任务:使用U-Net神经网络提纹理血管。 为什么要做这个,有什么实际意义? 【U-Net网络优势】 在上述U-net论文提到U-Net网络可以针对很少的集来进行语义分割,比如我们这个眼球血管分割就是用了20张来训练就可以达到很好的效果。 而且我们这种眼球血管,或者指静脉,指纹之类的提特征或者血管静脉在U-net网络里就是一个二分类问题。而本文用的U-net网络来实现这个二分类就只需要二十张来作为集。 这里就是做这个处理,即对每张patch时,除了正常的每个patch每个patch移动的之外,我们还在范围内进行随机patch,这样虽然各个patch之间会有一部分是相同的,但是这对于网络而言

    1.6K11

    PaddlePaddle实现手写藏文识别

    TibetanMNIST正是形体藏文集,TibetanMNIST集的原的大小是350*350的黑白文件名称的第一个字就是的标签,如0_10_398.jpg这张代表的就是藏文的字 导入所需的包 主要是使用到PaddlePaddle的fluid和paddle依赖,cpu_count是获当前CPU的量的,matplotlib用于展示。 /TibetanMnist(350x350)' data_imgs = os.listdir(data_path) 获全部的之后,我们就生成一个像列表,这个列表文件包括的绝对对于的 定义 PaddlePaddle训练和测试都是通过reader来的,所以我们要自定义一个reader。 train_r()函是从上一部分生成的像列表和标签,然后把传递给train_mapper()函进行预处理。同样的测试也是相同的操作。

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    解决小程序的和mysql访问的问题

    一.问题过程现象描述: 1,在mysql正常访问的时候,访问失败(mysql先用80端口测试,之后用的443端口): 之前是打开服务器目录下的链接报错是404: -9 删除进程号 image.png ②打开服务器目录下的链接报错是503: image.png 二.解决问题的的分析: 1.mysql用的是Tomcat(先后用的端口是80和443) 环境, 2.链接是同一服务器的一个,用的Nginx(80端口)环境, 三.解决问题的过程: 1.80端口将进程关闭,需要查看http服务是否正常(例如:NGINX,Apache,Tomcat ,mysql不能正常启动: image.png image.png 4.关闭nginx,启动mysql nginx停止方式: systemctl stop nginx mysql启动 总结,解决Tomcat和nginx的环境端口(443、80)配置的问题,和mysql的都可以正常访问。

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    基于PaddleSeg实现眼底血管分割——助力医疗人员更高效检测视网膜疾病

    ") # plt.imshow(img) plt.show() ? 0.png") # # 转换为灰度 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.imshow(img_gray) plt.show 0.png") # # 转换为灰度 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将灰度极差的一半作为阈值 difference 文件列表组织形式如下: 原始 [SEP] 标注[SEP]是文件分割符,可以在DATASET.SEPARATOR配置项修改, 默认为空格。 文件列表的集根目录作为相对起始点,DATASET.DATA_DIR即为集根目录。 如下所示,左边为原,右边为对应的标注: ?

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    免费开源的DotNet二维码操作组件ThoughtWorks.QRCode(.NET组件介绍之四)

    设备扫描二维条码,通过识别条码的长度和宽度所记载的二进制,可获所包含的信息。相比一维条码,二维码记载更复杂的,比如、网络链接等。     用于车辆部件跟踪和存管理。QR代表“快速反应”。 它是日本公司Denso-Wave在1994年创建的,目的是高速解码内容。 如今,QR码被用于手机以缓解输入。 QRCode还可以打印在名上或显示在任何显示器上,然后可以由移动电话捕获,只要移动电话具有QRCode的软件。 ///

    /// 二维码解码 /// /// <param name="filePath"></param 在生成二维码的组件和js插件,我个人还是喜欢这个组件的,感觉很不错,任何组件和方法都是有个人偏好和使用环境,者可以自行根情况选择。

    2.2K101

    Python xml,cv2裁剪实例

    下载的是pascal voc2012的,已经有annotation了,不过是xml格式的,训练的模型是在Google模型的基础上加了两层网络,因此要在原始裁剪出用于训练的部分像。 最后同类目标存储在同一文件夹。 文件画框的并保存 from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom import cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg') i += 1 以上这篇Python xml,cv2裁剪实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    KEGG与代谢通

    KEGG的简介 KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的。把从已经完整测序的基因组得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG的特色之一。 与其他相比,KEGG 的一个显著特点就是具有强大的形功能,它利用形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途以及各途之间的关系,这样可以使研究者能够对其关注的代谢途有直观全面的了解。 KEGG 于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版,目前发展为一个综合性,其最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 。 第二层目前包括有 43 种子 pathway;第三层即为其代谢通;第四层为每个代谢通的具体注释信息。 KEGG https://www.kegg.jp/ ? KEEGG代谢通 ?

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    「完美复刻」的人物肖像画生成算法 U^2-Net

    更值得注意的是,得益于 U 形结构,RSU 的计算开销相对较少,因为大多运算在下采样特征应用。下展示了 RSU 与其他特征提模块的计算成本曲线: ? 说完网络结构,再看下损失函,研究者使用了类似于整体嵌套边缘检测(HED)的深度监督算法: ? 其,M=6, 为 U^2-Net 的 Sup1, Sup2, ..., Sup6 stage。 ? ., Sup6 输出的显著 ? 的损失函。 ? 为最终融合输出的显著 ? 的损失函。 ? 为每个损失函的权重。 对于每个 l ,采用标准的二值交叉熵损失函: ? python u2net_portrait_test.py 在 u2net_portrait_test.py 可以查看输入和输出: ? 最后再看下运行效果: ? 以后,这类福利还会有,特别是赠书,争每个月搞一次。 这次没奖,没关系,以后还有很多机会,奖都是次要,能学到知识才是最重要的。 我是 Jack ,我们下期见。

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