如上所书,这个宽高虽然是灵活了,但是并不正确.所以这里的数值会因
rknn.load_onnx 无法加载onnx模型报错如下,--> Loading onnx modelWARNING: ONNX Optimizer has been moved to https://github.com/onnx/optimizer.A
from tkinter import *from PIL import Image,ImageTkfrom tkinter import ttkimport osimport platformimport cv2import threading capture = cv2.VideoCapture(0)
mydemo.pyimport cv2import sysimport argparseimport timefrom Processor impor
TensorRT 的版本 需要使用查看.dpkg -l | grep TensorRT
Traceback (most recent call last): File "f:/project/yolov5/modelconvert/onnx2rknn.py", line 10, in <module> rknn = RKNN() File "F:\project\yolov5\.env_yolov5_5.0\lib\site-pa
找了好久, 最后找到了. 这一块很重要.下面这个网址里面有详细的说明. 总共5篇文章, 5篇都应该看.我比较懒就不写了. 用谷歌翻译着看还是比较好理解的.https://docs.opencv.org/master/d3/d05/tutorial_py_table_of_contents_contours.html...
感知机（Perceptrons）CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）视觉处理方面的神经网络RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network） 语音方面的神经网络
arm平台安装onnx==1.6.0 报错如下. CMake Warning at C
字节流和PIL对象的互转. 也可以读取OSS的数据#!usr/bin/env python# encoding:utf-8fro
问题记录.pytorch的模型一直无法加载这一部是在模型保存的时候同时产生的.普通的pytorch 直接报错的权重参数模型,rknn并不能加载和转换.后来看到sdk中的示例代码才发现需要 torch.jit.trace()
1.报错 ValueError: signal only works in main threadFile "F:\ProgramData\Anaconda3\envs\yolo5\lib\site-packages\paddlex\cv\models\base.py", line 240, in net_initialize pretrain_weights = get_pretrai
yolov5 训练了2天,结果发现所有的识别全部都是一个标签…这是为何??后来经过跟踪发现,原来是有个参数叫 single_cls, 这个参数默认应该是false, 因为开发新系统这个地方设置成了true. 所以不管你yaml里面设置成多少个分类都会被归为一类… 不知道这是谁加的这个参数. 这样的参数有啥用呀…...
yolov5 训练完模型以后发现 对测试图片的识别效果不好. 那么这个时候该怎么办呢?是过拟合还是欠拟合了呢? 怎么判断呢?欠拟合机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致, 这是泛化能力太强, 训练集上和测试集上误识别比较高.欠拟合解决方法最简单的是增加数据集的正样本数, 增加主要特征的样本数量增加训练次数. 有可能是你还没有训练到合适的次数, 网络还没有学习到特征就被你停止掉
Python录制屏幕和摄像头视频用代码亲测可用#所需环境#pip in
在 计算机视觉识别新增物品笔记 一 https://blog.csdn.net/phker/article/details/107830114 之后又对其进行了改进，总体思路如下：1.先将图片图像二值化，方便后面进行计算。2.新图减去背景图 消除背景，3.图像形态学中的腐蚀和膨胀 消除噪点。4.然后是蒙布消除背景图片中的其它内容 达到抠图的功能。# 提取图片中新增部分第二版 # 总体思路，# 先将图片图像二值化，方便后面进行计算。# 新图减去背景图 消除背景， # 图像形态学中的腐蚀
开启清华源。重要的是https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 这个源一定要添加进去，然后才能正常安装pytorchconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco
已经安装过一次yolov5的pytorch版本. 这次又要在生产环境安装一次,记录一下,方便以后解决问题首先从 https://github.com/ultralytics/yolov5 下载源代码.一.安装requirements.txt 中指定的 所需的环境.不建议用pip一次性全部安装, 不容易成果, 最好用conda 逐个安装例如改成我下面的代码, 一行一行的安装容易成果.这个安装的时候 torch 是最不容易安装成功的. 好像要用pip 安装.为了提高conda的安装速度建议切换到
问题描述：RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered这个问题是我在使用MaskRcnn做实例分割时遇到的，我要检测的目标有5种类别，所以我在data/config.py中的num_classes参数写了5，经过多方查找，发现了一个没注意到的细节，类别应该是5+1，那个1应该是背景。还有一个原因就是标签的标号没有从0开始。我的是两个都遇到了....
继计算机视觉识别新增物品笔记 一计算机视觉识别新增物品笔记 二之后的一段时间里我一直在自己摸索尝试去解决图像中的背景分割和新增物品切割问题.中间试过各种各样的方法, 感觉总是不理想.后来又单独尝试用了cv2.Canny 实现图像轮廓提取, 但是无法解决边缘受到强光照的影响造成的物体不连续. 还有阴影造成的物体边界不连续.后来还尝试用轮廓,找到物品.凡此种种,在经历过很多次的尝试和失败之后, 我发现了图像识别最重要的几个因素.第一是光照和阴影对图像识别有很多的干扰. 要第一时间去掉.第二是
色彩空间是个很重要的概念 在没有接触到这个概念之前我还以为色彩都是3基色RGB混合出来的. 后来才知道还有HSV还有lab. 在我的概念里, 色彩空间是指 用不同角度的数学空间去描述一个客观现实中的色彩… 同一个色
用pytorch 直接卷积一张图片.import torch.nn.functional as Fimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn.modules.conv import Conv2d import numpy as
pytorch版Unet 还是非常简洁易懂的.官方给的代码有点小问题, 在输入和输出方面不是很好处理.为了方便自己, 而且我打算日后改一下网络模型. 所以我自己在
我最近在解决一个问题, 想计算两个小图片的相似性.为了简化计算我打算把rgb三种颜色的分离数值合并成一个数值. 两种颜色越是相近, 这两个数值的差越小例如 颜色 #000001和颜色#000002的差是1, 数值越小说明两个颜色越相近. 如果事情是这么简单的话就优美了…
目标去除图片中某个区域的色彩.这样的垃圾桶, 我们要处理成下面这样.去掉干扰项我们下面就是一些常用方法的性能的比较.import cv2import numpy as npimport PIL.Image as Imageimport timedef numpy_alpha_composite(img,mask): '''
最近研究K-means 算法, 经过尝试发现K-means 算法实在是太慢了. 这个算法人类的视觉神经中应该也是有类似结构实现的.可为何人类的计算速度这么快. 而计算机的则这么慢. 经过考虑 个人认为有一下几点1. 生物神经元的工作模式是并发的为主,
神经网络的矩阵结构要求是 BCHW, 而opencv读出来的图片结构是HWC,其中B是图片个数, 也就是batch sizeC是通道数H是高W是宽还好是 bluishfish大神的指点. 不然又不知道要研究多久.那么如果只处理一张图片的话, 那么 在神经网络中, B就是1,
固定摄像头求变化物体的算法, 前面做了好多个版本, 其中速度最快的还是对应位置的像素直接对减法比较快.但是也有一些问题存在. 好在都能接受. from PIL import Imageimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt# import scipy.signal as signalimport cv2 a = Image.open('F:\\project\\MyAI\\计算两张图的新增部分\\43771star
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