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科研绘图配色_信息可视化_TwcatL_tree-GitCode 开源社区 (youkuaiyun.com)

【代码】csv文件绘制对比图map0.5、map50-90、precision(B)、recall(B)

数据增强中的"image translation"（图像平移）是一种常见的技术，用于改变图像中对象的位置，从而增加训练数据的多样性。例如，如果两个图像的标签分别为 "狗" 和 "猫"，混合比例为 0.7 和 0.3，那么新图像的标签可能是 "0.7 * 狗 + 0.3 * 猫"。它的核心思想是将两个或多个图像以一定的比例混合在一起，创建一个新的图像，同时对标签也进行线性插值。图像马赛克通常用于创建大规模的图像或场景，它有助于合并多个小图像，以获得更广阔的视野或更详细的图像信息。

原yolo格式的txt标签中包含了 "person"、"dog"、"cat"、"car" 和 "bicycle" 类别的对象，可以通过以下方式筛选出 "dog" 和 "bicycle" 类别的对象：

【代码】图像二值化。

数据增强：# 定义图像增强参数rotate_range = (0, 30) # 随机旋转范围（0到30度）perspective_prob = 0.5 # Perspective变换概率horizontal_flip_prob = 0.5 # 水平翻转概率scale_range = (0.8, 1.2) # 随机缩放范围（80%到120%）vertical_flip_prob = 0.5 # 垂直翻转概率mosaic_prob = 0.5 # Mosaic数据增强概率

用于处理标签文件中的关键点数据，将关键点标记绘制到对应的图像上，并保存或显示带有关键点标记的图像。这可能用于图像处理和关键点检测的任务。但需要注意的是，代码中存在一些错误，如 include 应为 #include，using namespace 行缺少分号，等等

这段代码的目的似乎是为一组图像文件创建空白标签文件，通常用于以后的目标检测或图像分类任务。在目标检测任务中，标签文件通常包含了物体的位置、类别等信息。) 中列出所有图像文件，然后为每个图像文件创建一个相同名称的标签文件。用于在指定的图像目录 (

将一组图像文件分为训练集、验证集和测试集，并将它们的文件路径写入三个不同的文本文件。

【代码】图片合成视频python。

这段代码的主要功能是将视频文件逐帧提取为图像文件，并保存在指定的目录中。每个视频的每第10帧被保存为一个图像文件。如果需要，你可以根据自己的需求进行修改，例如更改图像保存的间隔。

将标签的坐标映射到图像上，并绘制矩形框，以可视化显示对象的位置

多个.txt文件的内容按文件名顺序导入到一个新的名为all.txt中，同时保留文件名或不保留

简单数据处理程序。

网络工具

（2）产生train.txt、val.txt以及test.txt文件的路径形式。第二个实现两个功能（1）XML格式标注文件转换到。第2个xml_to_labels-2.py。第1个xml_to_labels.py。下面代码只实现（2）的功能。数据集划分txt2.py。数据集划分txt.py。