qq_44796372的博客

之前做的苹果和橘子目标检测，结果做出来的效果苹果是苹果，橘子还是苹果。吾辈直呼离谱。反思了一下原因：可能是因为苹果数据集采用的是k210摄像头拍摄的图片，而橘子我采用的是网上的图片。今天我的橘子到了，我用摄像头采集了照片，再次进行vott图像标注...

今天想打开以前的标注文件发现打开不了命名后来反复试了好多遍，才发现是命名的问题。命名要设置成英文才可以在关闭后打开之前的文件。快捷键标标签时候选中框按数字键盘上的123，可以快速标注如果想持续的选择一个标签进行标注，可以按Ctrl+数字键，第几个数字就是第几个标，比如Ctrl+1就是选择第一个一直标。...

今天做了多个类别的目标检测模型，记录一下。本来想用之前的vott文件在此基础上进行添加，结果文件打开不了，也不知道是什么原因，从头再来了一遍。历经3个小时终于标注完了！！！

使用工具：Putty官网教程：Putty输入代码删除文件os.remove(‘boot.py’)注意！！！发送到boot.py以后可能会导致开发板不正常。进Putty，把boot.py删掉

把如下语句保存成 rename.bat，放在图片的同一个文件夹下，双击就可以改名了：@echo offsetlocal enabledelayedexpansionset count=0for /f %%i in ('dir /b *.jpg') do ( set /a count+=1 echo 改名：%%i !count! rename %%i !count!.jpg)如果从101开始编号，那就改这一句set count=0，换成set count=100，就从10

之前一直数据集无效，一度企图在Ubuntu下进行本地模型训练，结果发现这个更难顶，每天都是套娃小王子。今天我终于云端训练成功了！！！官网链接Maixhub 模型训练平台Maixhub 模型训练平台使用说明vott安装vott安装包MaixPy IDE安装MaixPy IDE 安装包提取码：8ykb照片采集一开始我用的是手机拍的做模型，可以用，但是精确度不如直接用K210拍摄的好。需要注意的一点就是分辨率，我采用的是224x224，通过按开发板上面的两个KEY进行照片的拍摄和图像类别

1 方案思路颜色阈值检测要实现的是多色检测，我选择的是黄色和红色，要通过阈值管理器先定义这俩颜色对应的阈值yellow_threshold = (49, 100, 26, -18, 2, 72)#括号里面是颜色阈值red_threshold = (26, 84, 85, 26, -33, 73)注意：识别颜色的时候一定要关闭白平衡图像识别函数roi为感兴趣区域x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽度的像素，默认为2y_stride 就是查找的色块的y方向上最小宽度的

1 寻找色块函数image.find_blobs(thresholds, roi=Auto, x_stride=2, y_stride=1, invert=False, area_threshold=10, pixels_threshold=10, merge=False, margin=0, threshold_cb=None, merge_cb=None)Thresholds是你想识别的颜色的阙值，注意它是一个列表对象。roi即你感兴趣的区域。x_stride 就是查找的色块的x方向上最小宽