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最新推荐文章于 2020-10-29 16:58:08 发布
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本文汇总了多种用于检查不同类型的多媒体文件（包括照片、原始图像、视频等）的实用工具。涉及的照片工作室软件可用于查看EXIF信息；IrfanView 和 Rawplayer 适用于 YUV/RAW 文件查看；而 MediaInfo、Elecard 和 mp4videoinfo 则专门用于获取视频文件的详细信息。

Check EXIF information:

l  photostudio;

 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=204137&uk=822921326


Check YUV/RAW files:

l  IrfanView;

l  Rawplayer;

 

Check video information:

l  MediaInfo;

l  Elecard;

l  mp4videoinfo;

 

A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
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作者：禅与计算机程序设计艺术 Introduction:Deep learning techniques have recently gained popularity in medical image analysis because they are capable of accurately identifying disease markers without relying on human intervention, enabling better decision-making and tre
Java 21 或 JavaFX 打包 exe 之 GraalVM Native Image 方案
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本文介绍了三种将JavaFX项目打包为exe的方案：1）使用Java运行时+exe启动器（jpackage工具），生成包体积较大但通用性强；2）采用Java模块化开发（jlink+jpackage），通过定制运行时镜像减小体积，但处理非模块化依赖较复杂；3）GraalVM Native Image方案，将Java直接编译为原生二进制exe，性能最优但配置较复杂。每种方案都详细说明了具体实现步骤，包括Gradle配置、工具安装和打包命令。
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cifar10_input使用时的注意事项 在使用cifar10数据集时，一般会使用cifar10_input.py导入测试图片和标签，但是由于tensorflow版本变化的原因，我们经常会遇到如下两种保存： AttributeError：‘module’对象没有属性’per_image_whitening’和AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘image_summary’，这两个报错就是由于版本不兼容问题导致的。解决方案： 用per_
Tersorflow深度学习入门—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案
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作者：hongxue8888 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/hongxue8888/article/details/79753679 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！ 1、tf.summary.scalar 用来显示标量信息，其格式为： tf.summary.scalar(name, tensor, collections=None...
def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections, number): # 转换number为列表索引（假设number从1开始） index = number - 1 # 确保索引在有效范围内 if index < 0 or index >= len(self.check_result_list): print(f"警告: 索引 {index} 超出范围 (0-{len(self.check_result_list) - 1})") return detections, number # 获取当前选项卡的结果字典 current_result = self.check_result_list[index] # 清空之前的检测结果 current_result["detect_result"] = [] # 将当前检测结果添加到列表 for class_name, confidence, x, y in detections: current_result["detect_result"].append([ class_name, # 类别名称 confidence, # 置信度 x, # x坐标 y # y坐标 ]) # 保存图像数据和时间戳 current_result["image"] = original_frame # 保存原始图像 current_result["timestamp"] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(current_result) # 更新原始图像和结果图像 if number == 1: # 第1组图像显示 # self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # OtherMothod.Tools.display_image(self,self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.original_image_label.setScaledContents(True) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) self.result_image_label.setScaledContents(True) elif number == 2: # 第2组图像显示 self.display_image(self.original_image_label2, original_frame) self.original_image_label2.setScaledContents(True) self.display_image(self.result_image_label2, result_frame) self.result_image_label2.setScaledContents(True) elif number == 3: # 第3组图像显示 self.display_image(self.original_image_label3, original_frame) self.original_image_label3.setScaledContents(True) self.display_image(self.result_image_label3, result_frame) self.result_image_label3.setScaledContents(True) # 保存当前结果帧用于后续保存 # self.last_detection_result = result_frame # 新增：保存检测结果 self.last_detection_result = original_frame # 新增：保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 获取数据 original_data = self.extract_table_data(self.results_table) # 步骤2: 按类别汇总 summary_data = self.summarize_by_class(original_data) # 步骤3: 创建新表格 summary_table = self.create_summary_table(summary_data) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) # self.video_writer.write(cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) return detections, number 将当前 current_result如何添加到self.check_result_list[index]中
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summary_table = self.create_summary_table(summary_data) if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) return detections, number ``` ### 确保数据...
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tf.summary.image() f.summary.image( name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None ) 用来输出Summary的图像。 参数为： name：节点的名字，也就是在tensorboard上面会显示的名字。 tensor：格式必须是四维的[batch_size,height, width, channels]， 对于channels： channels=1为灰度图像 channels=3为RGB图像 chan
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