猫猫与橙子的博客

造字符识别数据

样本不平衡问题的解决办法

'*.rgb'文件转换为‘*.jpg'

椒盐噪声的原理和生成

将需要的检测的目标融合到背景图片中，用于丰富目标检测中的负样本和均衡各个类别，效果较好；

泊松融合进行数据拼接报错

最近还在处理人脸附件（眼镜，刘海，口罩，帽子）的multi-label分类。给自己普及一下常识性问题：1）什么是multi-label分类？multi-label分类，常见一张图片中可以存在多个目标，如猫，狗，人。这样这张图片就有三个标签；2）multi-label分类和multi-class 分类？multi-class 分类，就是将多种类别的图片进行类别分类，与multi-la...

信息來源：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html用途：由於深度學習的發展，爲了加強深度學習的性能以及滿足深度學習的大數據量要求，所以需要對數據進行增強。數據增強常用方法：１）horizontally flipping（圖像水平鏡像）２）random crops(剪切图像)３）color jit...

分类任务中常用的Label smoothing，以及pytorch中的调用代码；

数据增强之随机擦除Random erasing

yolov5的数据增强代码来自两个地方：1.albumentations源码在utils/augmentations.py中，使用了albumentations这个库来处理数据增强，其中处理的细节可以自行搜索使用细节，要是环境中没有安装albumentations库，那么执行时就会跳过这块的数据增强，附源码查看：class Albumentations: # YOLOv5 Albumentations class (optional, only used if package is i

albumentations 是一个给予 OpenCV的快速训练数据增强库，拥有非常简单且强大的可以用于多种任务（分割、检测）的接口，易于定制且添加其他框架非常方便。

做目标检测时，当类别数量不均衡时，就会用到背景贴上目标的方法来均衡类别样本；当你的标签是多坐标点标注的多边形标签（类似ocr中的文字区域检测标签）def get_polygon_point(point_str): #point_str类似'1,2,3,4,5,6'转换为[[1,2],[3,4],[5,6]] point_str_list = list(map(int, point_str.split(','))) point_list = [] for i in r

解决太阳光反射的数据增强；

目录1.透视变换结果溢出原图边界2.相应的图片标签（box）怎样在透视变换后找到对应的坐标点网上关于透视变换的文章很多，特别是对于原理解析的文章，所以我只记录下使用过程中遇到的问题；1.透视变换结果溢出原图边界本人的处理方法：step1：根据原始的四个坐标点和目标的四个坐标点得到变换矩阵；#p1:原图中的四个坐标点，p2:目标图中的四个坐标点M = cv2.getPerspectiveTransform(p1, p2)step2：将图片的边界的四个顶点输入到变换矩阵，得到

最近对场景图片做一些研究和矫正，所以对仿射变换和透视变换有些了解，然后把自己的使用过程分享如下1.仿射变换作用：提高识别的效果；如：在ocr字符识别的第一步会将文字区域进行矫正；实施该方法的前提：有外接四边形的四个坐标点，如果标签是矩形，那么就没有办法进行矫正了；样例图片：目标是将车厢上边缘处理为水平原图，知道车厢的四个坐标点：实施代码：方法一：找到合适的角度将车厢上边缘放平：def dumpRotateImage(self, img, degree).

今天又遇到了同样的问题，所以将代码贴出来，以后遇到同样问题省时省力首先是读取一堆某种类型的图片文件：#include#include#include#include#include"windows.h"using namespace std;/*****************用于批量处理的程序**************************//************

检测原理：聚焦图像确实比离焦图像含有更多的信息，边缘更加锐利，细节信息更加丰富，同时高频信号变化也更加强烈；聚焦评价算法的标准：•单峰性•无偏性•抗噪性•适应性•实时性 目前常用的聚焦评价算法：1.梯度函数；2.非梯度函数；梯度函数的依据：              在图像处理中，梯度函

首先要知道：cmd下进入指定路径文件夹下1)        cd是用来进去目录，或退出目录的2)        cd\是回到根目录3)        cd.. 是回到上级目录4)        cd 子目录名，进入下级目录5)        CD绝对路径，进入你的绝对路径的目录里如可以在 C:\WINDOWS\SYSTEM32下输入cd d:\program\f

注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/think_embed/article/details/17112005一、特征提取Feature Extraction：·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Lib