目标检测后得到box四位坐标后的裁剪图片操作

最新推荐文章于 2024-05-05 13:20:13 发布
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#深度学习

这篇博客介绍了如何利用PaddleX的dygraph部署模块进行图像处理，特别是crop_img函数，该函数通过指定高度h和宽度w来裁剪图像的一部分。内容涉及PaddleX的API应用和图像处理的基本概念。

crop_img = imgcv[y:y+h, x:x+w]

h-高度 w-宽度

参考 paddle https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/dygraph/deploy/cpp/docs/apis/model.md

YOLOv11 旋转目标检测改进：扩展检测头支持旋转框预测，适配遥感场景与多案例性能验证
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
09-16 1588
本文介绍了旋转目标检测的基础概念、YOLO11的核心架构及其在旋转目标检测中的改进。主要内容包括：1) 旋转目标检测的定义与意义，对比了传统水平框与旋转框的差异；2) 详细解析了旋转框的五参数、八点和OpenCV三种表示方法及其优缺点；3) 阐述了YOLO11的网络结构组成（Backbone、Neck和Head）及其核心思想；4) 重点探讨了YOLO11针对旋转目标检测的改进方案，特别是检测头设计的优化策略。文章通过对比分析和算法图解，展现了旋转目标检测的技术要点与实现路径，为工业级应用提供了实践指导。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-SAR图像多尺度舰船目标检测（续）
qq_36130719的博客
09-09 1310
在初始超像素生成阶段，经过多次迭代后超像素的个数会比初始设定的K值 略多一点。设置过小的 K虽然像素聚类速度快，但容易出现图像过分割，不能把背景和舰船目标准确划分到不同的超像素，得到的超像素精度较低；基于上述问题，为了解决由手动设置K参数导致的同质区域过分割问题加入 了相似超像素聚合阶段，利用舰船目标SAR图像特征中的纹理特征，设计了超像 素聚合准则，通过多向灰度共生矩阵进行纹理相似判决，从而将具有相似纹理特征 的同质超像素合并，进一步得到更加贴合目标轮廓的完整的超像素，示意图如图3- 7所示。
使用OpenCV和Python检测图像中的物体并裁剪下来；
12-16
使用OpenCV和Python检测图像中的物体并裁剪下来； 本代码主要实现的功能在于可以将图片中的目标物体进行裁剪下来，不需要手动进行裁剪，准确率比较高；本代码只需要修改输入图片的路径即可运行程序。
python-通过目标检测模型获取的boxes信息裁剪图像（8个点坐标信息）
秀呀秀的博客
04-17 1853
from PIL import Image import os import cv2 import time import numpy as np save_img_path='result_tflite/' img_path="C:/Users/DELL/Desktop/20210416/" def shot(img,img_name,boxes):#应用于predict_det.py中,通过dt_boxes中获得的四个坐标点,裁剪出图像 index=0 img_resized=im.
【python脚本】python实现：目标检测裁剪图片样本，根据类标签文件进行裁剪保存
北屿的博客
07-27 1258
想要筛选错误样本的话，很困难。可以把目标区域裁剪出来。人大脑处理对于这样的异己比较敏感。样本量较少的话可以自己筛一筛。样本量较大的话，可以训练一个分类模型帮你筛一下。我在进行目标检测时候，比如红绿灯检测，目标区域很小，样本杂乱。进行筛选的，大同小异，别的文件类型也就是登录读取信息不一样。
opencv裁剪图片_OpenCV调用YOLOv4进行目标检测！是真的强！
weixin_39679091的博客
11-21 607
目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp...
【OpenCV-python】CV2和PIL按box信息实现图像裁剪
weixin_30349597的博客
01-24 639
# 用cv2实现裁剪 import cv2 import os img = cv2.imread("./test_and_verification/1406170100001.jpg") # cv2.imshow('img',img) # cv2.waitKey(0) print(img.shape) 输出 (1422, 1067, 3) cropped = img[...
基于OpenCV-DNN的Faster-RCNN目标检测实现
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-05 1202
Faster-RCNN，将目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）统一到一个深度网络框架之内。Faster-RCNN在多个数据集上表现优秀，且容易进行迁移，对数据集中的目标类进行更改就可以很好的改变测试模型。 本次实验使用OpenCV的DNN模块，使用根据COCO数据集训练好的模型的权重，对test.jpg图片进行目标检测。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
12-07 1170
近年来，伴随着道路建设的长足进步与汽车保有量的快速增长，道路交通压力显著 增加，对交通信息的智能化采集、交通的智慧化管理提出了新要求。实现交通智能化建 设的首要任务与技术难点是如何高效的获取交通目标信息、高质量的完成交通场景目标 检测。目标检测技术[1]中的传统目标检测方法鲁棒性差、适用性弱、精度提高困难，但随 着人工智能、机器视觉、深度学等领域研究方法和技术的不断成熟，基于深度学习的目 标检测为利用交通监控系统分析车辆运行状态及道路危险事件并改善交通安全提供了 可靠手段。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-机器人路径规划与目标检测（续）
qq_36130719的博客
10-03 519
卷积神经网络训练是为了让模型自主学习输入和输出之间的联系，使得当给定一个输入时，模型能识别图像中的目标。卷积神经网络的训练需要大量的带标签的数据集作为输 入，通过每层网络不断更新参数，以降低输出和输入之间的偏差，当误差最小时，训练效 果最好。卷积神经网络的训练过程包括前向传播和反馈传播两个阶段。前向传播是为了计 算网络输出结果和真实结果之间的误差。反馈传播通过计算误差梯度，将误差信息反馈给 每层网络，使之进行参数更新，以达到不断优化网络的目的。训练过程整体流程如图3-5 所示。
python目标检测给图画框,bbox画到图上并保存案例
09-17
主要介绍了python目标检测给图画框,bbox画到图上并保存案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python利用四个坐标点对图片目标区域最小外接矩形进行裁剪
12-21
在图像裁剪操作中，opencv和pillow两个库都具有相应的函数，但是这两个库中的函数仅仅能对与图片平行的矩形进行裁剪操作，如果想要对目标的最小外接矩形进行裁剪该如何操作呢？如下所示： 具体处理该问题的思路如下： 计算最小外接矩形的四个点的坐标，旋转角度 将原图像进行旋转，旋转角度为最小外接矩形的角度 将四个点的坐标进行映射，求出被旋转后图像的四个点的坐标 利用这四个点对图像进行裁剪 图像原图如下： 1 求出该区域的最小外接矩形，并且得到外接矩形的四个点的坐标和旋转角度。 rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])#rect为[(旋转中心x坐
根据图片物理坐标切图
07-11
根据图片物理坐标切图
MATLAB+背景减除目标检测+鱼头截取
09-26
MATLAB代码，实现背景减除目标检测，并判断鱼头朝向，鱼头截取
基于语义分割Ground Truth（GT）转换yolov5目标检测标签（路面积水检测例子）
charles_zhang_的博客
01-28 4492
语义分割GT数据标签转换为yolov5txt目标检测标签
java裁剪图片（im4Java）
趙大叔
09-23 5133
ImageMagick和im4java处理图片，im4java是ImageMagick的一个Java开源接口，使用起来非常方便。  很多网站都会用到对图片的一些处理，包括图片的裁剪、给图片加水印、按比例缩放图片等操作，用ImageMagick实现这些功能，性能非常好，图片还不会失真，聚资库网站，上传图片的时候，就是用的这个实现的。  首先要安装ImageMagick这个工具，安装好这个工具后，
im4java 水印_Java裁剪图片（im4Java）
weixin_30599809的博客
02-16 286
ImageMagick和im4Java处理图片，im4java是ImageMagick的一个Java开源接口，使用起来非常方便。很多网站都会用到对图片的一些处理，包括图片的裁剪、给图片加水印、按比例缩放图片等操作，用ImageMagick实现这些功能，性能非常好，图片还不会失真，聚资库网站，上传图片的时候，就是用的这个实现的。首先要安装ImageMagick这个工具，安装好这个工具后，再下载im4...
目标检测数据增强：截取出bbox中的图片
winnerziqi的博客
03-04 1763
crop_img文件的作用为截取出bbox中的图片 import os import shutil from os.path import join import cv2 import glob root_dir = "./fruit" #原始图片保存的位置 save_dir = "./bbox" #生成截取图片的位置 jpg_list = glob.glob(root_dir + "/*.jpg") fo = open("dpj_small.txt", "w") #截取出来的图片位置 max_s
【目标检测】大图包括标签切分，并转换成txt格式
兴趣使然的创作者
10-08 1857
填坑
未检测到棋盘格或尺寸不匹配为什么出现这样的问题
最新发布
11-05
% 对每个候选区域裁剪并单独检测 for c = 1:size(centroids,1) roi = [centroids(c,1)-200, centroids(c,2)-200, 400, 400]; % 定义ROI croppedImage = imcrop(grayImage, roi); % 在ROI内执行棋盘格检测... end ...
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