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然后运行val.py进行验证，运行后，会在runs目录下生成val的目录，里面就是验证的结果，可能你现在还看不懂，总之可以简单理解为这些图表表示了模型的准确率，当然我这里为了快速教学，用了24张图片肯定是不够的，如图。官方的命令下载这三个库很多人因为网络超时导致中途下载失败，当然也有下载顺利的人，而尝试使用国内镜像去下载这三个库时，好像是没有GPU版本的，下载下来的只有CPU版本的，因此提供如下安装这三个库的方式，包成功！为快速操作，我这里使用如下爬虫，快速爬取图片，然后筛选24张进行标注训练。

补充一句：这里的裂缝识别识别出来三个位置，但明显两边不是裂缝，可以看到两边的小数比中间的0.91小多了，这个是置信度，可以在conf-thres参数调整，默认是0.25，也就是只要识别出来的可信度大于0.25就认为是裂缝，可自行增大调整参数。3.新增test函数作为Get接口，将main方法中的两行代码剪切给test函数，然后创建flask示例，将test函数改写为一个接收图片路径并调用main进行识别返回信息的接口，最后把 if。= save_path: ，这个处理视频文件，我们也不需要。

学习如何使用 Python 利用无头浏览器爬取笔趣阁小说。本文详细介绍了从安装 Chromium 到编写爬虫代码的所有步骤，适合有爬虫需求的用户。幽络源原创教程，带你走进无头浏览器爬虫的世界。

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本文详细分析了在 Yolo 训练过程中出现的 Box and segment counts should be equal 警告，并提供了两种解决方案：删除分隔标注的图片和标签，或者将分隔标注转换为框标注。适用于 Yolo 数据集中存在分隔标注和框标注不匹配的情况，帮助你更好地解决数据集问题，优化训练效果。

现在我们开始找联机模式可用的坐标，如图设置CE的搜索方式为单浮点，搜索-1687,然后改变下自己的X坐标然后再次扫描，当数值比较少的时候，就可以拉到最下方，随便选一个绿色的client+偏移的作为我们的X坐标了（保险起见，可以多复制几份到记事本，万一有的地址联机模式无法使用就切换），如图。可以看到，确实是可以的，同理把真实的Z也获取到，如图，这里得到的真实Z看起来似乎要略微大于我们之前找到的Z，这并不是找错了，这确实是真实的Z，他永远大于我们之前找到的Z一点点。

在游戏脚本类辅助中，找图返回坐标是一个常见需求。现成工具和方法虽然不少，但要保证高精度并不容易。比如python自带的pyautogui的 locateOnScreen 只支持100%图像匹配度，这是一个优点，精准找图，但也是个缺点，背景一变化就找不到了。再例如按键精灵的找图功能，虽然能自定义设置找图匹配率，但依然在某些背景的变换下仍然无法匹配到图像。本篇教程将使用匹配精度最高的SIFT算法来实现一个多参数可控的找图功能。为什么说精度最高？

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通过以上方法，我们实现了自动化合并多个标注员的标签文件，并统一了标注文件的类别编号。这样处理后的数据可以直接用于 YOLOv8 模型训练，避免了因为类别标签不一致带来的问题。幽络源持续分享实用的 Python 工具与技术教程，帮助您更高效地处理数据和训练模型。

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以上便是使用Python进行GDI绘制到屏幕的基础教程，当然，更多的功能还需自行探究pywin32库。Python使用GDI进行绘制的各种方式。

我想说的是这两个方法主要是用于远程调用的，比如我在一台服务器部署了识别服务，我需要在本地用http去调用这个服务，那么此时就需要通过传文件流和图片Base64编码来进行图片的传输了。有个项目要求：使用yolov8训练出的模型将图片进行识别后，需要返回识别后的信息，信息中包括 耗时(毫秒)、类别、类别对应的方框坐标，本篇教程便是完成此功能。如图，我这里因为是本地测试，随便传了个id和本地的图片，最终返回的结果为json数据，非常方便。1.同样的，需要先加载自己的模型获取yolo对象，和上面第2步一样。

在深度学习项目中，将数据集划分为训练集和验证集是非常重要的一步。本文将介绍如何使用 Python 脚本将通过 LabelImg 标注的图片和对应的标签文件分为训练集、验证集和测试集，并提供详细的步骤和示例代码。

不得不说yolov8其实还要比yolov5简单的多，幽络源的yolov8搭建使用基础教程结束，如有不懂，可加群询问。

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出这个教程的背景需求是：有的项目需要批量导出Word报告，人工写报告太慢了，于是用Python来批量生成报告，但是报告中的某些文字来源于图片中，免费的OCR库识别率很差，无论怎么调整都会有错误的识别，因为图片背景比较复杂，于是用Python整合百度OCR进行图片文字识别，发现非常的好用，而且每月百度OCR都有1千的免费使用次数额度，完全满足普通场景。1.百度云开启OCR2.创建OCR应用并获取密钥3.Python整合百度云OCR4.多场景测试5.封装为工具函数。