weixin_43999691的博客

本文旨在帮助开发者快速在RK3588平台上部署和使用编译好的OpenCV 4.11。通过本文，您将了解如何在RK3588芯片上高效集成OpenCV库，充分发挥其强大的图像处理能力，为您的项目提供高效、稳定的视觉识别解决方案。无论您是从事机器视觉、智能监控还是人工智能领域的研究与开发，本文都将为您提供实用的操作步骤和优化建议，助您轻松应对各类视觉处理任务。

图像预处理时，通常使用transforms.Normalize(mean, std)对图像按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差。这样做可以加快模型的收敛速度。其中参数mean和std分别表示图像每个通道的均值和方差序列。

最近在做一点图像处理的事情，在做处理时的cv2遇到一些小坑，希望大家遇到的相关的问题可以注意！！

DICOM图像的元数据包含了多个字段，用于描述和标识图像的相关信息。以下是一些常见的规则和建议，用于设置DICOM图像的患者PID、Accession Number和Study UID：pydicom请注意，DICOM标准涵盖了大量的元数据字段和规范，上述规则仅针对特定的字段进行说明。根据实际需求和使用场景，可能还需要考虑其他DICOM元数据字段的设置和处理。

对于深度学习拿到数据时，有时候样本数据太少，这时候就需要增加数据，可以利用数据增强来做，数据增强可以有效减少过拟合，更好地使模型适用于新的样本，目的是增强模型的泛化能力。如何进行数据增强？比如拿到一张图片，可以通过随机裁剪，旋转、缩放和水平翻转等操作来生成多张相似的图像，这样样本就增加了。具体操作代码...

目标检测：根据xml文件在图片上绘制框图编译环境文件结构代码解析结果展示代码是参考的多方资源，并非所有都是原创，如有侵权行为，请及时告知。编译环境python 3.6opencv-pythonxml我使用的是anaconda 在安装相应的程序时会自动配置相应的库。文件结构1.origin_img:放置图片和xml文件2.test:用于保存处理后的图片3.show_img:主程序代码解析import cv2import osfrom xml.etree import Ele

自动划分训练集和测试集前言代码总结前言在进行深度学习的模型训练时，我们通常需要将数据进行划分，划分成训练集和测试集，若数据集太大，数据划分花费的时间太多！！！不多说，上代码(python代码)代码# *_*coding: utf-8 *_*# Author --LiMing--import osimport randomimport shutilimport timedef copyFile(fileDir,origion_path1,class_name): name =