fangjiaji007-优快云博客

原创 error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can‘t find starting number (in the name of file): rtsp://admin

想看一下opencv读取rtsp码流并存图的时间消耗，代码如下：import timeimport cv2cap = cv2.VideoCapture(" rtsp://admin:edge2021@116.xxx.90.xxx:554/h264/ch1/main/av_stream")ret,frame = cap.read()for i in range(10): start_time = time.time() cv2.imwrite("./img/temp.jpeg",

2022-01-27 13:35:52 8027

原创 flask打开vue打包后的dist中index.html

写在前面：请先确认vue已经被正确的打包，即浏览器打开index.html是正常的，打包方式详见使用npm打包vue打包好的dist中通常包含以下文件以上就是flask调用需要的全部资源。flask调用部署的代码：rom flask import Flaskfrom flask import render_template #引入模板插件app = Flask(__name__,static_folder='./dist', #设置静态文件夹目录template_folder = "

2021-12-24 16:25:04 2762 1

原创基于flask部署yolov5 web服务（1）

基于flask部署yolov5 web服务（1）本文基于官网的yolov5通过flask框架将模型推断通过webserve的形式部署，客户端上传待检测的图片，服务器返回处理后的结果（结果可以是模型直接输出的字符串信息也可以是经过后处理画好框的图片），只是整体流程跑通，很多需要优化的地方。代码：#本代码整体就是在yolov5源码的detect.py上进行修改import ioimport jsonimport numpy as npfrom torchvision import modelsi

2021-09-16 22:50:49 5202 7

原创 MVS学习（二）：MVS重建的数据获取方法推荐

MVS学习（二）：MVS重建的数据获取方法推荐相机模型的精度图像分辨率Image acquisition is the first critical step for successful MVS。无论是三维重建任务，还是其他各种cv相关任务，图像获取的质量往往决定功能效果的上限，也是对效果影响最大的因素，但是实际执行过程中往往容易被忽略，或者不知道从哪些角度考虑去优化图像质量，下文说明针对mvs任务，如何获取符合要求的高质量图像。相机模型的精度Accuracy of the camera mod

2021-04-15 09:29:42 1464

原创 MVS学习（一）：综述论文阅读记录

MVS学习（一）：综述论文Multi-View Stereo: A Tutorial阅读记录AbstractIntroductionSfM简介Openmvs简介和安装Multi-view Photo-consistencyAbstract这个摘要很值得好好理解，原文：This tutorial presents a hands-on view of the field of multi-view stereo with a focus on practical algorithms. Multi-vi

2021-04-12 21:31:38 5840

原创 openMVS+ubuntu1804安装记录和问题解决

openMVS+ubuntu1804安装记录和问题解决什么是openmvs安装说明系统：ubuntu18.04 （按照我这个安装方式在ubuntu16.04上也是可以的，ubuntu20没有试过）工具相关依赖编译安装问题记录什么是openmvsOpenMVS:open Multi-View Stereo reconstruction library 多视立体重建库，是mvs三维重建算法的开源库，地位相当于opencv之于图像处理，有成熟的SfMpipeline解决方案。关于Sfm更多信息，可以参考文章

2021-04-12 21:27:37 1473 1

原创 RuntimeError: ONNX symbolic expected a constant value in the trace

RuntimeError: ONNX symbolic expected a constant value in the trace在把pytorch训练的模型转换到onnx的时候出现了这个问题，网上查询以后发现需要把网络定义中的可变参数（结构的超参数）转换为固定数值。我理解是因为在export的时候程序不会再计算涉及到超参数的数值，只会按照固定的数值转换网络结构。原始程序中 def forward(self, x): #报错的原程序代码如下，其中x.size()[2:]这种表示即H和

2020-09-02 11:56:01 1103

原创 When the input arrays in add/subtract/multiply/divide functions have different types, the output arr

报错问题Traceback (most recent call last): File "draw_bin_on_img.py", line 52, in <module> img2 = cv2.addWeighted(img,0.01,img0,0.99,0)cv2.error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/core/src/arithm.cpp:687: error: (-5:Bad argument) When the input ar

2020-08-31 14:49:38 4424 4

原创分类任务一般标签的生成方式参考

import osimport random#将类别随机2-8分def split(full_list, shuffle=True, ratio=0.2): n_total = len(full_list) offset = int(n_total * ratio) #计算一列数据的分割位置 if n_total == 0 or offset<1: return [], full_list if offset % 2 == 1:

2020-08-04 11:10:19 734

原创 DCGAN论文导读、关键点说明及代码实现修改（2）

源码： https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/dcgan/dcgan.py这个例子中选用的数据集是mnist，代码解析及修改成自己的数据训练使用方法如下：from __future__ import print_function, divisionfrom keras.datasets import mnistfrom keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten,

2020-07-30 19:48:39 369

原创图像语义分割模型运行结果解析画图

目前在做分割模型的部署工作，在部署调试中我们想看到网络输出层的结果图。分类任务的网络输出结果就是一个概率图，也就是把概率图可视化，该程序同样适用于热力图可视化等。代码# coding=utf-8import numpy as npimport cv2import osimport sys#命令行执行时第一个参数为输出结果保存位置路径，第二个参数为阈值out_path = sys.argv[1] #网络模型输出文件保存的位置threshod = sys.argv[2]#我目前的任务是

2020-07-30 11:35:00 2456

原创 DCGAN论文导读、关键点说明及代码实现修改（1）

论文导读网上关于DCGAN论文的介绍很多，我就把我觉得对于需要理解的关键点和对后面训练调参有帮助的地方拿出来说明一下，仅做参考，有错误希望大佬们指正。0.AbstractIn this work we hope to help bridge the gap between the success of CNNs for supervised learning and unsupervised learning这里作者说希望缩小CNN在有监督学习和无监督学习之间应用的差距，也就是当前CNN在有监督场景

2020-07-27 15:51:54 1042 1

原创 Python修改xml中内容

# coding=utf-8import numpy as npimport osimport xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import join#定义xml中字符串转换函数，同理适用于各种文本文件（txt， json等）def change_xml(xml_path): xml_file = open(xml_path,

2020-07-13 15:05:09 1013

原创目标检测yolo标签全自动生成（voc_label.py程序修改）

最近做了很多目标检测相关的任务，因为任务有时候是客户自己标注的xml格式，需要转换成yolov3使用的txt格式，即一行中包含类别信息和位置信息的模式，这一转换我们通常是使用官方的voc_label.py这个程序完成的，我们先来看一下xml的标注标注格式：<annotation> <folder>ZeHe</folder> <filename>18.PNG</filename> <path>D:\dongwu\ZeHe\18.P

2020-06-28 12:41:32 4127 4

原创相机标定总结（像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系之间的转换关系说明）

近期做了一些机器手臂和摄像头之间手眼标定的内容，在这里对相机的标定做一下总结，手眼标定内容后续更新。1. 相机成像原理说明数码相机图像拍摄的过程实际上是一个光学成像的过程。相机的成像过程涉及到四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系以及这四个坐标系的转换。相机模型是光学成像模型的简化，最基本的透镜成像原理如图1 所示：图1透镜成像过程其中 u 为物距， f 为焦距， v 为相距。三者满足关系式：

2020-05-18 18:57:00 12896 4

原创批处理文件加密.sh编译加密

批处理文件加密.sh编译加密最近的测试程序使用.sh批处理连接运行，但是给别人测试的时候又不想被看到批处理中的具体命令，于是想到了给批处理加密操作，经过百度找到我认为效率最高的方法，记录如下经过调研选用shc工具： SHC是一个用于加密linux脚本的软件，在某种程度上来说可以提高安全性。如果您不希望自己编写的shell脚本里面的相关信息透露出来，或者不愿意让人看到和修改shell代码，就可以...

2020-04-29 21:02:13 911

原创不降低版本解决ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION'问题

报错：ImportError: cannot import name ‘PILLOW_VERSION’最近在用pytorch训练模型的时候出现如上报错from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, PILLOW_VERSIONImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION'查询后有些说是因为pi...

2020-04-27 20:17:02 3036 2

原创 .sh批处理保存terminal中输出的log信息

在ternimal下运行批处理程序（.sh）时想把屏幕中打印的信息保存下来方便与后期调试修改。只需要在你的批处理后面加 >test.log 2>&1 &，如下./name.sh >test.log 2>&1屏幕打印的信息就被保存在了test.log中。此时屏幕还在显示运行中输出并且把输出的内容保存在test.log中。如果不想让屏幕显示程序运...

2020-04-24 15:56:50 1187

原创 ubuntu中同时安装py2和py3调用的caffe

ubuntu中同时安装py2和py3调用的caffe最近一个项目同时需要在ubuntu18.04中使用python2和python3，并且两个Python都要求调用caffe，之前安装caffe和调用caffe中记得出过不少问题，借着这个机会正好梳理一下。1. python2.7 ＋ caffe下载caffe-master，解压，命令为caffe-py2（主要为了和后面python3版本的c...

2020-04-22 17:26:55 294 1

原创 darkent-gpu安装中/bin/sh: 1: nvcc: not found和/usr/bin/ld: cannot find -lcuda

darkent-gpu安装中/bin/sh: 1: nvcc: not found和/usr/bin/ld: cannot find -lcuda今天在云服务器上安装darknet遇到如下问题，问题及解决方案如下：1.nvcc: not found/bin/sh: 1: nvcc: not foundMakefile:92: recipe for target ‘obj/activati...

2020-04-21 14:43:50 1202

原创 yolov3使用ICDAR2013数据集训练字符区域识别

目录1. OCR任务简述2.OCR开源数据集3.ICDAR2013数据集整理为yolov3可用格式3.1 ICDAR2013数据集标注格式转换3.2 按照darkent yolov3需要模式整理数据3.3 运行voc_label.py生成yolov3可以使用的标注4.使用yolov3进行训练，找出有文字的区域4.1 修改yolov3-voc.cfg4.2 修改voc.data和voc.names4...

2020-04-08 19:53:48 4433

原创 labelme语义分割标注工具直接生成图像的改进方法

labelme语义分割标注工具直接生成图像的改进方法Setup condaBuild the standalone executable使用过语义分割模型的人应该对labelme工具不会陌生，labelme工具允许我们以正多边形拟合的方式对图像中的目标区域进行标注，标注的结果保存在json文件中，json文件和被标注的原始图像一一对应。但是在后续的使用中，很多语义分割的训练数据要求lable结...

2020-03-24 19:32:09 1821 2

qq_35250841的博客