流觞时光

目标检测数据集格式转换：VOC,COCO,YOLO互相转换

1、查看分区fdisk -l2、 查看各磁盘内存情况df -h3、查看某一目录的内存占用du -sh 文件名或在要查看的目录下 du -sh4、查看某一目录下所有文件夹的内存占用进入到该目录下sudo du -sh ./* --exclude proc5、conda 清除没用的安装包命令conda clean -a...

靠数据做事当然首先要知道数据是什么样的本文的可视化是基于pycocotools来实现的（有方便的轮子为什么不用），网上的大多数教程就是把pycocotools的demo拿来说了一下，而demo中标签的可视化都需要指定一个类，只显示这个类的标签，但我想可视化一张图片中所有目标的标签该怎么办。。。。一时半会在网上没找到想要的 ???? 自己写一个算了 ???? 所以有了本文默认已经安装了pycocotools直接上代码：下面的代码可以直接可视化 train的标签，其中’test‘模式是为了打比赛的时候

在C++项目中调用python时碰到了个特别坑(我的沙雕错误)的地方。在项目中调用python要用到 PyObject *pName = PyUnicode_DecodeFSDefault("detect_model"); PyObject *pModule = PyImport_Import(pName); /* 导入模块 */ if (pModule == NULL) { cout << "没找到" << endl; }来导入python模块文件，但是一直出

目录已有环境：VS配置python（Anaconda中的python）VS配置额外包（以numpy为例）项目中需要用到深度学习模型进行检测，但是项目是C++的，又不太可能用C++去实现深度学习模块，所以只能用C++去调用python了。C++与python的交互有很多种方式和工具，例如：直接调用python解释器，boost，pybind11等等。如果交互不是非常多的情况下直接调用python能够方便一点，其它两个我目前还不是很了解。所以本文的方法就是直接调用python解释器已有环境：Windo

项目突然要把opencv2换成opencv3，因为版权问题，opencv3中把sift等多个算法整合到contrib包里，所以安装的过程中踩了很多坑，来来回回安装配置了三四次才配好，这里做一个记录安装配置OpenCV下载OpenCV 以及contrib包使用Cmake编译opencv配置配置环境变量在VS中配置OpenCVVS中全局配置单独配置一个项目测试首先安装好Cmake，VS我这里是VS2015 win64，Cmake建议比较新的版本下载OpenCV 以及contrib包下载OpenCV3.

Windows下快速获取一个文件夹下所有文件的名称列表进入windows终端：win+R 输入cmd，回车使用cd命令进入到目标文件夹。例如：先进入D盘，输入d: 回车，然后 cd opencv_Cmake_build 就可以进入到opencv_Cmake_build文件夹下进入到目标文件夹下后输入命令 dir/b>name.txt 回车，然后查看该文件夹下的name.ext文件，里面就已经有所有文件的名称列表了...