目录一、vs 2019 的安装和配置1、一定要安装专业版professional版！ 2、速度可能有点慢二、opencv的安装和配置1.opencv下载2.配置path三、二者联调（重点）tip：如果没有micro.cpp.x64.user怎么办？一、vs 2019 的安装和配置1、一定要安装专业版professional版！安装地址：Visual Studio 2019 IDE - 适
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2024-05-14 15:53:48
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目录一. IoU介绍二. 计算思路2.1 相交的情况2.2 不相交情况三. 代码 一. IoU介绍IoU，即 intersection over Union，就是两个矩形框的交集面积与他们并集面积的比值。（其实也不一定是矩形框，这里以矩形框进行说明）IoU也是一种算法性能的指标，例如在语义分割时就会用IoU来衡量分割效果的好坏。举例说明，如下图所示:已知：左边的矩形框假设为N，左上角坐标为(x1
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2023-08-16 19:10:40
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图像分割常见指标计算指标解释IOU，Jaccard indexDice coefficient，F1-scoreAccuracyPrecisionRecall,SensitivitySpecificity代码计算 指标解释开始之前需要了解混淆矩阵的知识。另外我还在公式中添加了1e-7作为分子。原因为了避免代码中出现分子为0的情况。本次介绍时，直接写到公式里面。混淆矩阵如图，如何看呢？在进行图像分
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2023-10-18 17:48:10
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OpenCV函数速查1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCap
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2024-03-22 10:09:36
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编译opencv之前先转载好openVINO，关于openVINO怎么装载，参考：如果之前安装过opencv请参考： openVION是inter的加速库，支持很多深度学习框架和硬件平台。cmake最好用gui版本，清晰，怎么下载自己搜下。在config之前可能需要一些依赖，不过个人认为，这种依赖碰到了再下不晚,先不管。下载源代码，解压出源码目录有的是opencv有的是source。自己
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2024-03-29 15:01:17
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1.指定图像中的某个区域进行图像处理后加到原图 （1）先指定敏感区域Mat roi = image(Rect(0,0,100,100));方框滤波操作boxFilter( roi, out, -1,Size(5, 5));（3） 再把处理后的图像添加到原图像中（4） addWeighted
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2024-04-06 08:45:54
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# 在 PyTorch 中实现 IoU 计算
在深度学习与计算机视觉任务中，交并比（Intersection over Union，IoU）是一个非常常用的评估指标，特别是在目标检测和图像分割问题中。本文将逐步教会你如何在 PyTorch 中实现 IoU 的计算。我们会分步骤进行，每一步的内容和代码都会详细说明。
## 流程概览
下面是实现 IoU 计算的基本流程：
| 步骤
原创
2024-10-17 09:35:31
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# PyTorch计算IoU的实现
## 引言
在目标检测和图像分割等计算机视觉任务中，我们经常需要计算两个边界框（Bounding Box）的交并比（Intersection over Union，简称IoU）。IoU是衡量两个边界框重叠程度的指标，常用于评估模型的性能。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的函数和工具，方便我们实现IoU的计算。
在本文中，我将向你介绍如何在P
原创
2023-08-29 03:16:22
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# PyTorch中的IoU计算
在目标检测和图像分割领域，交并比（Intersection over Union，IoU）是一个重要的评估指标。它衡量了模型预测的区域与真实区域之间的重叠程度。本文将介绍如何使用PyTorch计算IoU，并提供代码示例。
## IoU的定义
IoU是通过计算两个区域的交集面积除以它们的并集面积来衡量它们的重叠程度。数学公式如下所示：
```
IoU = I
原创
2023-12-28 05:57:00
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# 如何在PyTorch中计算IoU（交并比）
在计算机视觉领域，IoU（Intersection over Union）是一个非常重要的指标，特别是在目标检测任务中。IoU用于评估两个边界框之间的重合程度，其值域在0到1之间，其中1表示完全重合，0表示没有重合。本文将帮助你一步步地在PyTorch中实现IoU的计算流程。
## 流程概述
下面是实现IoU计算的步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch计算IoU
## 介绍
IoU（Intersection over Union）是一种常用的物体检测指标，用于评估检测算法的性能。它衡量了预测框（或者称为边界框）和真实框的重叠程度，是判断两个框是否相似的一种度量。
在目标检测任务中，我们通常会使用预测框和真实框的IoU来计算检测结果的准确性。本文将介绍如何在PyTorch中计算IoU，并提供相关代码示例。
## IoU计算
原创
2023-11-10 09:32:45
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# 在PyTorch中计算IoU（Intersection over Union）
在计算机视觉领域，IoU（Intersection over Union）是常用的评价指标，尤其是在目标检测和语义分割任务中。本文将详细讲解如何使用PyTorch计算IoU。接下来，我们将通过几个步骤来实现这一目标。
## 流程概述
我们将整个流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
标签：通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如：1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2))我的处理计算基本思路是：解题思路是，需要优先处理内层括号运算－－外层括号运算－－先乘除后加减的原则：1、正则处理用户输入的字符串，然后对其进行判断，判断计算公式是否有括号，有
# 使用 PyTorch 实现 IOU 计算
在计算机视觉和目标检测领域，IOU (Intersection Over Union) 是一个常用的评价指标。对于刚入行的小白来说，理解以及实现 IOU 计算可以帮助你更好地理解模型的性能。接下来，我们将分步骤实现一个简单的 IOU 计算器，使用 PyTorch 来完成。
## 实现流程
我们可以将实现 IOU 计算的过程划分为以下几个步骤：
IoU计算
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2021-06-24 17:36:32
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python版本直接就是对每个类别进行求解交集和并集
numpy版本采用numpy的bitcount分布。这里的分布做了一种变换target × nclass + pred，这样预测正确的像素点都在hist矩阵的对角线上。
import numpy as np
from numpy.lib.twodim_base import diag
size = (20, 30)
classes
原创
2021-09-06 17:30:16
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# 使用Python和NumPy计算IoU (Intersection over Union) 的步骤指南
在计算机视觉中，IoU（交并比）是一个广泛应用的指标，常用于评估物体检测模型的性能。而在Python中，使用NumPy库可以方便地进行计算。本文将引导你一步步地实现IoU的计算。
## 计算IoU的流程
首先，我们需要明确一下计算IoU的基本步骤。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤
原理 python实现代码 def calculate_IoU(predicted_bound, ground_truth_bound): """ computing the IoU of two boxes. Args: box: (x1, y1, x2, y2),通过左上和右下两个顶点坐标来确定 ...
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2021-10-26 14:32:00
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点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达IoU 的计算是面试时常考题，原理简单，但由于没有准备很可能会在面试时，无法正确写出来，今天...
原创
2022-07-28 10:41:21
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# PyTorch计算IoU (Intersection over Union) 的API
在计算机视觉领域，IoU（Intersection over Union）是一种广泛应用于目标检测和图像分割的评价指标。它用于衡量预测框与真实框之间的重叠程度。本文将详细介绍如何在PyTorch中计算IoU，并通过代码示例加以说明。
## 什么是IoU？
IoU的定义是预测框与真实框的交集面积与它们的
