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原创 python selenium批量爬取图片
文章目录一、selenium安装1.Selenium 模块安装2.浏览器驱动的下载安装二、代码三、运行结果一、selenium安装1.Selenium 模块安装Selenium 现在最新的版本为 3.1,由于 2.X 和 3.X 在使用上有差别,本书选择 3.0 以上版本。Selenium 官方地址为: http://www.seleniumhq.org/。可选择下载后安装。由于 pip使用的源多为国外镜像,网速较慢。可以使用 pip -i 参数,指定国内镜像源。以下使用的https://py
2022-05-25 12:26:00
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原创 Pytorch CNN简单实现 猫狗分类
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录CNN 猫狗分类一、数据准备二、数据载入1.引入库2.加载数据三、定义CNN模型四、训练五、测试运行CNN 猫狗分类提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、数据准备准备要分类的图像数据:如猫狗数据(数据集)二、数据载入1.引入库import.
2022-05-17 17:42:31
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原创 python生成带背景的字符图片(crnn数据集制作)
代码背景:需求:识别汽车行驶证证芯号图片示例:解决方法:检测+识别(denet+crnn)数据来源:真实图片+生成模拟图片真实证芯号:代码生成证芯号:前期准备:生成字符图片的背景图片代码from PIL import Imagefrom PIL import ImageDrawfrom PIL import ImageFontimport refrom th import *# 背景图片路径background = 'background'imagepath
2022-05-11 16:58:53
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原创 python生成中文、字母、数字等字符图片
代码功能:生成指定颜色、大小、字体的中文、字母、数字等字符图片代码from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport random# 设置背景颜色bg_colors = ['#747D9E', '#BFB5B4', '#A1C8CD']# 设置字体颜色word_colors = ['#9063A4', '#2F1C32', '#0F1418']# 设置待生成字符word = "你我他123aBc"for i in word:
2022-05-11 16:21:31
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原创 voc xml标签批量修改,更改、删除指定类别
适用场景:例如:适用于在数据标注时有部分标签名错误或需要更改、删除某一指定类别修改指定类别名称import os.pathimport xml.dom.minidom# xml文件存放路径path = 'C:/Users/soli/Desktop/1'# 定义需替换的类名['原始类别名称','新名称']name = ['a', 'b']files = os.listdir(path) # 返回文件夹中的文件名列表for xmlFile in files: dom = xm
2022-05-11 16:03:40
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原创 python实现多线程视频抽帧、图片保存
适用场景:适用于单个或多个视频的抽帧,指定频率截取保存图像;采用多线程的处理方法、速度更快。前期准备准备好待抽帧视频、建立图像保存文件夹:如下代码import cv2import osimport threadingdef video2img(filename, fra): cnt = 0 dnt = 0 cap = cv2.VideoCapture(video_path + os.sep + str(filename)) while True:
2022-05-11 15:39:24
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原创 消除图片中指定颜色(框、线等)
适用场景:将图片中指定颜色消除:例如:将如下图片中得红色框消除代码from PIL import Imagefrom random import randintimport osimport shutil# 将红色替换为周围像素点的颜色def replace_color1(img_path, save_path): img = Image.open(img_path) width = img.size[0] height = img.size[1]
2022-05-11 15:07:34
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原创 coco、voc、yolo标签格式互转(json、xml、txt)
代码功能:实现coco数据集、voc数据集、yolo数据集标签互转,便于同一数据在不同模型上进行训练voc转yoloimport xml.etree.ElementTree as ETimport osfrom glob import glob# VOC格式的xml转YOLO格式的txtdef convert(size, box): ''' size = (w, h) box = (xmin, xmax, ymin, ymax) ''' dw =
2022-05-11 14:26:17
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空空如也
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