qq_36563273的博客

Detectron2的demo/demo.py文件执行了图片、视频、摄像头的推理演示。根据任务需要，我们通常需要把实例(每个框的位置、置信度、类别)都保存下来。 predictions, visualized_output = demo.run_on_image(img) # 执行推理 print('instances:',predictions['instances']) # predictions: {'instances': Instances(num_instan

甲方发过来的标签是四点坐标格式的，我们需要用roLabelImg检查一遍图片和标签，这就需要转成角度格式，roLabelImg跟别的表示方法不一样，是逆时针为正的，范围是0-π。脚本里用到了OpenCV的最小外接矩形函数cv2.minAreaRect，以及根据长短边来判断角度在哪个象限。具体代码和详细注释如下：# *_* coding : UTF-8 *_*# 开发人员： csu·pan-_-||# 开发时间： 2020/11/17 16:24# 文件名称： four_to_theta.py# 开

需要用到shapely这个库，我的环境是 Win10 x64，python3.7，该库可在以下网址下载：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/前面的博客里写了利用DOTA_Devkit计算AP。有时候我们还需要知道特定置信度下的检出率recall和准确率precision，DOTA_Devkit就不大好用了，想来不如自己写个脚本计算。得到的结果文件还是跟DOTA_Devkit需要的一样，具体的代码和解释如下：# *_* coding : UTF-8 *

就是把旋转框 cx,cy,w,h,angle，转换成四点坐标x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4写这篇文章主要是为了记录下来，免得以后丢了又要重新写，也给后面的童鞋一点参考。整个来龙去脉就不多说了，做斜框检测的应该都知道，直接上代码。# *_* coding : UTF-8 *_*# 开发人员 ：csu·pan-_-||# 开发时间 ：2020/10/13 20:18# 文件名称 ：roxml_to_dota.py# 开发工具 ：PyCharm# 功能描述 ：把

在目标检测中，我们通常需要分析数据的属性，例如各类目标的个数、大小分布等。本文以统计斜框检测中的角度分布、目标数量为例。详细讲解怎么读取xml文件并绘制直方图。首先是导入各种库，添加几个变量，如文件夹、存储角度和目标数量的列表：import osimport xml.etree.ElementTree as ETimport mathimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npxmls_dir = 'E:/Projects/xmls_or

最近做了个旋转框的任务，leader说要计算mAP和每个类的AP，任务比较急，自己写脚本的话，恐怕一下子搞不定。后面得到遥感界大佬杨学小哥的帮助，找到并运行成功DOTA_devkit这个工具，发现很强大。先贴出github地址：https://github.com/978326187/DOTA_devkit照例贴出百度网盘地址，你懂的：链接：https://pan.baidu.com/s/12znldGoHo_h6vEI3XlYYgg提取码：4kp1一、功能介绍：The code is usef