检测img loaded事件

http://www.open-open.com/lib/view/open1325647998484.html

var imgLoad = function (url, callback) {
	var img = new Image();

	img.src = url;
	if (img.complete) {
		callback(img.width, img.height);
	} else {
		img.onload = function () {
			callback(img.width, img.height);
			img.onload = null;
		};
	};

};



### 微弱目标检测数据集下载网站 对于微弱目标检测的研究,可以利用多个公开的数据集来支持实验和模型训练。以下是几个适合微弱目标检测的数据集及其下载地址: #### 1. **红外弱小目标数据集** 该数据集适用于复杂背景下的红外弱小目标检测与跟踪研究。可以通过官方链接访问并获取所需资源[^1]。 - 官方链接:[数据开放平台](#) 此数据集中包含了多种场景的图像样本,能够有效模拟实际应用中的挑战环境。 #### 2. **Sandia SAR 数据集** 这是一个由美国桑迪亚国家实验室发布的合成孔径雷达(SAR)数据集,特别适合作为微弱目标检测的一部分进行深入分析[^2]。 - 下载地址:[Kaggle Airbus Ship Detection Competition Data](https://www.kaggle.com/competitions/airbus-ship-detection/data) 尽管主要面向船只识别任务,但其高分辨率特性也使其成为处理微弱信号的理想选择之一。 #### 3. **海上船舶目标检测数据集 (YOLOv5 海上船舶)** 这部分数据专注于海洋环境中较小尺寸物体(如船舰)的探测工作,并提供了完整的标注文件以及预处理脚本供使用者参考学习[^3]。 - GitHub仓库地址:请查阅相关博客文章内的具体说明部分以获得最新版本信息。 为了便于理解如何操作这些素材,在这里还附加了一段简单的Python代码示例展示加载本地存储路径下图片的方法: ```python import os from PIL import Image def load_images_from_folder(folder): images = [] for filename in os.listdir(folder): img_path = os.path.join(folder, filename) try: with Image.open(img_path) as img: images.append(img) except IOError: print(f"Unable to open {img_path}") return images dataset_directory = './path_to_your_dataset' loaded_images = load_images_from_folder(dataset_directory) print(f"{len(loaded_images)} image(s) loaded successfully.") ``` 上述函数实现了遍历指定目录读取所有合法格式图形的功能,可根据实际情况调整参数满足特定需求。 ---
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