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使用for循环删除list 注意,如果在循环中代码中删除了当前选择的项目,则由于指针前移,造成间隔删除.

项目使用Pyqt作为UI框架,使用相机线程捕捉image,并在QGraphicsView中显示,遇到以下问题:1 采集的数据为nparray数据,需转换为QImage 转换代码如下:img=cv2.resize(src=img,dsize=None,fx=0.2,fy=0.2)img2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)self._image =

python shell sudo

1 开机启动 python 脚本    一般脚本，可在 /home/pi/.config/autostart 路径下新建  .desktop 文件，文件主要内容如下：      此种方案与 windows 的 开始菜单  启动中添加 程序类似，会在系统桌面加载完成后启动。并且此文件可直接拖放至桌面，类似于应用程序，可双击执行。2 开机启动terminal     上述方案的问题...

有医院的朋友，需要帮忙完成一个图像分割的任务，提供了一些数据，看了下数据，灰度图，觉得设计特征再做分割太麻烦。直接整神经网络吧。不用费神设计特征，省事，毕竟只是帮个忙而已。1. 查找方案显然，这个任务，早有前人做过无数次了，这么热点的领域，简直一搜一大把。搜索结果，是用 u-net 做医学图像分割的较多，于是决定使用u-net。关于FCN的介绍，看这个博客吧，本文着重于代码实现！FCN介...

文章目录1. 端到端的图像分割网络2. 数据准备3. 训练4. 结果5.多分类6.其它相关1. 端到端的图像分割网络首先，回顾下网络模型def get_unet(pretrained_weights=None): inputs = Input((img_rows, img_cols, 1)) conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='rel...

小型数据集卷积神经网络CNN训练策略训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调在很多场景下，我们都只有几千甚至几百个样本，而要使用这样的小样本来训练一个cnn网络又避免过拟合，需要采用一些策略，目前主要采用的策略主要有以下三种：训练一个小型的模型使用预训练的网络做特征提取对预训练的网络进行微调训练一个小型的模型这种方案主要适用的场景是用于比较简单的任务...