deeplearning image search test

最新推荐文章于 2024-06-03 11:21:58 发布
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博客展示了基于深度学习所做的效果，体现了深度学习在实际应用中的成果。

基于deepleanring所做的效果展示：大笑


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Machine learning applications are everywhere, from self-driving cars, spam detection, document search, and trading strategies, to speech recognitionStarting with an introduction to basic machine ...
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2021 低光图像质量增强 survey 的一个论文阅读笔记
周读论文系列笔记(2)-reivew-A survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
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刚接触这个领域…不怎么会写…有些翻译错和理解错的地方请大佬们多多指教~ 原文链接： 文章目录1.Deep learning methods2.Deep learning uses in medical imaging2.1 Classification 分类2.1.1 Image/exam classification （图像/exam 分类）2.1.2 Object or lesion cl...
A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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C:\Users\25028\.conda\envs\yolov5\python.exe E:\deeplearning\yolov5\yolov5-6.12\main_gradcam.py [ WARN:0@4.538] global loadsave.cpp:275 cv::findDecoder imread_('data/image3'): can't open/read file: check file path/integrity E:\deeplearning\yolov5\yolov5-6.12\models\experimental.py:96: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location=map_location) # load [INFO] Loading the model Traceback (most recent call last): File "E:\deeplearning\yolov5\yolov5-6.12\main_gradcam.py", line 126, in <module> main(args.img_path) File "E:\deeplearning\yolov5\yolov5-6.12\main_gradcam.py", line 79, in main torch_img = model.preprocessing(img[..., ::-1]) ~~~^^^^^^^^^^^ TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
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<think>我们遇到了两个主要错误： 1. 'cv::findDecoder imread_('data/image3'): can't open/read file' 这个错误说明在使用OpenCV的imread函数读取图片时失败，通常是因为路径错误或者文件不存在。 2. 'TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable' 这个错误是因为在代码中尝试对None值进行下标操作（如img[..., ::-1]），而img为None。这通常是因为前面的imread读取图片失败返回了None。 因此，问题的核心在于图片路径不正确，导致OpenCV无法读取图片，返回None，进而导致后续操作失败。 解决方案步骤： 1. 检查文件路径： 错误信息中提到的路径是'data/image3'，这是一个相对路径。我们需要确认该路径相对于当前工作目录是否存在。 当前工作目录可以通过以下代码获取： import os print(os.getcwd()) 然后检查在该目录下是否存在data文件夹，并且data文件夹中是否有image3文件（注意，可能是image3.jpg或其他格式，但错误中写的是'data/image3'，没有后缀名）。 2. 为图片路径添加后缀名： 通常在代码中读取图片时，需要指定完整的文件名，包括后缀（如.jpg, .png等）。如果原代码中写的是'data/image3'，而实际文件是'data/image3.jpg'，那么就会读取失败。 3. 使用绝对路径： 可以尝试使用绝对路径来避免相对路径带来的不确定性。例如： img_path = r'E:\deeplearning\yolov5\yolov5-6.12\data\images\image3.jpg' 4. 在代码中加入文件存在性检查： 在读取图片之前，先检查文件是否存在，如果不存在则给出明确提示。 5. 修改main_gradcam.py代码： 在main_gradcam.py中，找到读取图片的代码行（根据错误提示在main_gradcam.py的第79行附近）。错误提示为： torch_img = model.preprocessing(img[..., ::-1]) 而img是通过cv2.imread读取的，所以在此之前应该有： img = cv2.imread(img_path) 建议修改这部分代码，加入错误处理： img = cv2.imread(img_path) if img is None: print(f"Error: Unable to read image at {img_path}") # 可以选择退出或处理错误 exit(1) 6. 注意路径中的空格： 在错误信息中，用户的项目路径为：E:\deeplearning\yolov5\yolov5 - 6.12\ 注意这里有一个空格（yolov5 - 6.12），在Python中处理带空格的路径时，可以使用双引号或使用raw string（在字符串前加r）来避免转义问题。 7. 使用pathlib处理路径（推荐）： 使用pathlib库可以更安全和方便地处理路径，尤其是跨平台时。 具体修改main_gradcam.py的步骤： 假设原来的代码可能是这样的（在第79行附近）： img = cv2.imread(img_path) # 假设img_path是传入的参数 修改为： import os from pathlib import Path # 将传入的img_path转换为Path对象 img_path = Path(img_path) if not img_path.exists(): # 尝试在项目根目录的data目录下查找 img_path = Path(__file__).parent / 'data' / img_path.name if not img_path.exists(): print(f"Error: Image file not found at {img_path}") exit(1) img = cv2.imread(str(img_path)) if img is None: print(f"Error: Failed to read image at {img_path}") exit(1) 这样，我们首先检查文件是否存在，然后再读取，避免None。 另外，请注意，在运行脚本时，当前工作目录可能不是脚本所在的目录。因此，使用相对路径时，最好将其转换为相对于脚本所在目录的绝对路径。 8. 检查图像文件是否损坏： 如果文件存在，但仍然读取失败，可能是文件损坏。尝试用其他软件打开该图片。 总结： 主要问题在于图片路径不正确，导致OpenCV读取失败。我们需要确保传入的图片路径是正确的（包括后缀名），并且文件存在。通过加入文件存在性检查和读取后的None检查，可以避免后续的错误。 根据上述分析，我们给出修改main_gradcam.py的代码示例： 原始代码片段（根据错误提示）： torch_img = model.preprocessing(img[..., ::-1]) 修改思路：在读取图片后立即检查。 修改代码示例： # 假设原来的img_path是函数main的参数 def main(img_path): # ... 其他代码 # 读取图片之前，转换为绝对路径并检查 img_path = Path(img_path) if not img_path.is_absolute(): # 相对于当前工作目录，但当前工作目录不确定，我们可以相对于脚本目录 base_dir = Path(__file__).parent img_path = base_dir / img_path # 检查文件是否存在 if not img_path.exists(): print(f"Error: Image file not found: {img_path}") return img = cv2.imread(str(img_path)) if img is None: print(f"Error: Failed to load image {img_path}, check file format and integrity.") return # 然后继续原来的处理 torch_img = model.preprocessing(img[..., ::-1]) 这样修改后，程序会在找不到文件或读取失败时给出明确的错误信息并退出，避免后续的NoneType错误。 注意：在Windows系统中，路径分隔符是反斜杠，但Path对象会自动处理，所以使用Path是安全的。 如果用户在使用时传入的img_path是相对路径，我们将其转换为相对于脚本所在目录的绝对路径，这样更可靠。 最后，请用户检查实际的文件存放位置，确保文件存在，并且路径正确。 相关问题： 1. 如何在Python中安全地处理文件路径以避免跨平台问题？ 2. OpenCV的imread函数支持哪些图像格式？ 3. 当OpenCV读取图像返回None时，如何进行故障排除？ 4. 在YOLOv5项目中，推荐的组织数据目录结构是怎样的？ </think>针对运行`main_gradcam.py`时出现的 **文件读取错误** 和 **NoneType类型错误**，以下是系统级解决方案，涵盖路径验证、空值防御和OpenCV优化： --- ### 一、文件路径错误解决方案 #### 1. 路径验证与修正 在`main_gradcam.py`中添加路径诊断代码： ```python import os from pathlib import Path # 在图像加载代码前添加验证 img_path = "data/image3" # 替换为您的实际路径 resolved_path = Path(img_path).resolve() if not resolved_path.exists(): print(f"✘ 路径不存在: {resolved_path}") # 自动搜索常见目录 search_dirs = ["data/images", "data/", "images/"] for d in search_dirs: candidate = Path(d) / Path(img_path).name if candidate.exists(): img_path = str(candidate) print(f"✔ 自动定位到: {candidate}") break else: print(f"✔ 验证路径: {resolved_path}") ``` #### 2. 路径兼容性处理（跨平台） ```python # 使用pathlib处理路径分隔符 img_path = Path("data") / "image3" # 自动适配Windows/Linux img = cv2.imread(str(img_path.with_suffix(".jpg"))) # 尝试添加后缀 # 后缀自动检测 if img is None: for ext in [".jpg", ".png", ".jpeg"]: test_path = img_path.with_suffix(ext) if test_path.exists(): img = cv2.imread(str(test_path)) break ``` --- ### 二、NoneType错误解决方案 #### 1. 防御性图像加载 修改`main_gradcam.py`第79行附近的代码： ```python # 原始问题代码 torch_img = model.preprocessing(img[..., ::-1]) # 修改为 if img is None: raise FileNotFoundError(f"无法读取图像: {img_path}。请检查：" f"\n1. 文件是否存在" f"\n2. 文件权限" f"\n3. OpenCV支持的格式[jpg/png/bmp]") # 添加通道转换保护 try: processed_img = img[..., ::-1] # BGR to RGB except TypeError as e: print(f"图像处理错误: {e}\n" f"图像类型: {type(img)}, 形状: {img.shape if img is not None else 'N/A'}") processed_img = np.zeros((640, 640, 3), dtype=np.uint8) # 安全回退 torch_img = model.preprocessing(processed_img) ``` #### 2. OpenCV加载优化 ```python # 使用二进制模式读取增强兼容性 with open(img_path, "rb") as f: img_bytes = np.frombuffer(f.read(), np.uint8) img = cv2.imdecode(img_bytes, cv2.IMREAD_COLOR) ``` --- ### 三、环境配置检查 #### 1. OpenCV路径诊断 ```python # 检查OpenCV数据路径 print("OpenCV数据目录:", cv2.data.haarcascades) # 典型输出: 'C:/OpenCV/opencv/data/haarcascades/' # 验证文件是否存在 test_file = Path(cv2.data.haarcascades) / "haarcascade_frontalface_default.xml" print("测试文件存在:", test_file.exists()) ``` #### 2. 权限验证脚本 ```python import os img_path = "data/image3.jpg" print(f"可读性: {os.access(img_path, os.R_OK)}") print(f"文件大小: {os.path.getsize(img_path)/(1024):.2f} KB" if os.path.exists(img_path) else "文件不存在") ``` --- ### 四、备用解决方案（当路径无效时） ```python # 方案1: 使用临时图像替代 if img is None: h, w = 640, 640 img = np.random.randint(0, 255, (h, w, 3), dtype=np.uint8) cv2.putText(img, "PLACEHOLDER", (w//4, h//2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 4) # 方案2: 下载示例图像 from utils.downloads import attempt_download attempt_download('https://ultralytics.com/images/zidane.jpg') img = cv2.imread('zidane.jpg') ``` > **处理优先级**：先用路径验证解决`NoneType`错误 → 再处理OpenCV读取警告 → 最后环境配置优化[^1][^2]。 ---
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