import json import re from pylab import * fig = figure(figsize=(8,6), dpi=300) y1 = fig.add_subplot(111) y1.set_xlabel('Iterations') y2 = y1.twinx() y1.set_ylim(0,1.0) parsed=[] with open('./pointrend_rcnn_r101_FPN_3x/metrics.json') as f: try: .

这个LSDhttps://github.com/primetang/pylsd是封装好的，不知道哪儿改参数，原始的LSD检测前会将图片缩小至80%，当图片很小是，之后检测的线会减少。 可以直接用opencv-python里面的createLineSegmentDetector()函数，用help查看用法，再根据需要修改参数。我这边选择检测前不缩放，那么_scale=1 LSD代码： im...

Cascade Github: ①Caffe版:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn ②Pytorch版：https://github.com/guoruoqian/cascade-rcnn_Pytorch ③Tensorflow版：https://github.com/DetectionTeamUCAS/Cascade-RCNN_Tenso...

opencv python 图像二值化/简单阈值化/大津阈值法 参考：https://segmentfault.com/a/1190000015647247 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像，它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal，它表示如果像素值大于（有时小于）阈值则要给出的值. OpenCV提供不同类型的阈值，它...

记录一些可能有用的图像处理方法，包括源轮廓、近似轮廓、凸包、直边外接矩形、最小外接矩形、拟合直线。 上述操作都是基于图像灰度图： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./test.png') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.thre...

参考：http://blog.youkuaiyun.com/lichengyu/article/details/8457425 Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系： [2] 这个指数即为Gamma. import cv2 from skimage import exposure img = cv2.i

http://blog.youkuaiyun.com/vicdd/article/details/52647906 1、img[i,j,c] i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（RGB三通道分别对应0，1，2）。坐标是从左上角开始 灰度图片访问方式为： gray[i,j] 2、生成椒盐噪声 from skimage import io,data

ffmpeg -f image2 -i /images/%d.jpg -vcodec libx264 -r 25 -b 200k test.mp4 （1）-r 25 表示每秒播放25帧 （2）-b 200k 指定码率为200k 视频码率是数据传输时单位时间传送的数据单位 码率就是取样率，单位时间内取样率越大，精度就越高，做出来的文件就越接近原始文件但是文件体积与取样率是

原始图片：用PIL中Image做图片的RGB2GRAY，有噪声from PIL import Imageimage = Image.open('./example.jpg') # open colour imageimage = image.convert('1') # convert image to black and whiteimage.save('result1.jpg')用CV2做图片...