qq_35472183的博客

可视化调节1.构建代码import cv2import numpy as npdef show_one_image(image_path): # -*- coding:utf-8 -*- """ 功能：读取一张图片，显示出来，转化为HSV色彩空间 并通过滑块调节HSV阈值，实时显示 """ image = cv2.imread(image_path) # 根据路径读取一张图片，opencv读出来的是BGR模式 cv2.imshow(

按键截取帧图像import cv2import timedef capture_img(usb, height, width, frame_saved_path, show_camera_data): # 设置摄像头采集图像的格式 cap = cv2.VideoCapture(usb) # cap = cv2.VideoCapture(usb, cv2.CAP_V4L2) # 采集图像为mjpg格式 cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC,

traffic_dataimages内含图像yolo_label内含标签文件，除了后缀，文件名与图像名一一对应new_label空文件夹traffic_light_one_73imagestrain-空文件夹val-空文件夹imagestrain-空文件夹val-空文件夹get_one.ipynbshow_label_box_on_image.ipynbtraffic_data为根目录，以下代码存放在show_label_box.

判断图片数据集images与yolo格式标签文件夹yolo_label内，除了后缀文件名是否相同。import osdef get_difference_from_two_folders(images_path,label_path): image_dirs = os.listdir(images_path) label_dirs = os.listdir(label_path) image_dirs.sort() label_dirs.sort() file

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