1.进入labelImg-master文件夹,在空白处使用 “Shift+鼠标右键” ,选择在此处打开命令窗口,依次输入下面语句即可打开软件. pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py 2.使用方法 - 修改XML文件保存位置,使用快捷键 “Ctrl+R” ,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存. - 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,可以修改默认

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

概述:实体-联系模型(简称E-R模型) 模型结构: E-R模型的构成成分是实体集.属性和联系集,其表示方法如下: (1) 实体集用矩形框表示,矩形框内写上实体名. (2) 实体的属性用椭圆框表示,框内写上属性名,并用无向边与其实体集相连. (3) 实体间的联系用菱形框表示,联系以适当的含义命名,名字写在菱形框中,用无向连线将参加联系的实体矩形框分别与菱形框相连,并在连线上标明联系的类型,即1—1.1—N或M—N. 因此,E-R模型也称为E-R图.

摘自http://blog.csdn.net/howeverpf/article/details/40687049 Wireshark入门与进阶系列(一) “君子生非异也,善假于物也”---荀子 本文由CSDN-蚍蜉撼青松 [主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处! 你在百度上输入关键字“Wireshark.使用.教程”,可以找到一大堆相关的资料.那么问题来了, 为什么我还要写这个系列的文章? 前面你能搜到的那些资料,大部分可能存在两个小问题:

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File 类的介绍:http://www.cnblogs.com/ysocean/p/6851878.html Java IO 流的分类介绍:http://www.cnblogs.com/ysocean/p/6854098.html 那么这篇博客我们讲的是字节输入输出流:InputStream.OutputSteam(下图红色长方形框内),红色椭圆框内是其典型实现(FileInputSteam.FileOutStream)  1.字节输出流:OutputStream public abstrac

Java Collections Framework是Java提供的对集合进行定义,操作,和管理的包含一组接口,类的体系结构. 1. 整体框架 Java容器类库一共有两种主要类型:Collection和Map.层次结构如下: 蓝色椭圆框为接口类(不可实例化),黑色矩形框为实现类或子类. java.util.Collection [I] +--java.util.List [I]    +--java.util.ArrayList [C]    +--java.util.LinkedList [C

简介: 本文是博主自身对AC自动机的原理的一些理解和看法,主要以举例的方式讲解,同时又配以相应的图片.代码实现部分也予以明确的注释,希望给大家不一样的感受.AC自动机主要用于多模式字符串的匹配,本质上是KMP算法的树形扩展.这篇文章主要介绍AC自动机的工作原理,并在此基础上用Java代码实现一个简易的AC自动机. 欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处 http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1. 应用场景-多模字符串匹配 我们现在考虑这样一个问题,在一个文本串t

1. 首先下载Windows版本“GitHubSetup.exe”如下,下载地址为:https://desktop.github.com/

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一.VOC数据集的简介 PASCAL VOC为图像的识别和分类提供了一整套标准化的优秀数据集,基本上就是目标检测数据集的模板.现在有VOC2007,VOC2012.主要有20个类.而现在主要的模型评估就是建立在VOC数据集和COCO数据集上(80个类),其指标主要是mAP和fps(帧率). VOC数据集有五个文件夹 ├── Annotations              # 存放xml文件,主要是记录标记框位置信息 ├── ImageSets                # 存放的都是txt

    一致性Hash算法. Hash算法是为了保证数据均匀的分布,例如有3个桶,分别是0号桶,1号桶和2号桶:现在有12个球,怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢?使用Hash算法的做法是,将12个球从0开始编号,得到这样的一个序列:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11.将这个序列中的每个值模3,不管数字是什么,得到的结果都是0,1,2,不会超过3,将结果为0的数字放入0号桶,结果为1的数子放入1号桶,结果为2的数字放入2号桶,12个球就均匀的分布到3个桶中,0,3,6,9,

一.制作数据集 1. 关于训练的图片 不论你是网上找的图片或者你用别人的数据集,记住一点你的图片不能太小,width和height最好不要小于150.需要是jpeg的图片. 2.制作xml文件 1)LabelImg 如果你的数据集比较小的话,你可以考虑用LabelImg手工打框https://github.com/tzutalin/labelImg.关于labelimg的具体使用方法我在这就不详细说明了,大家可以去网上找一下.labelimg生成的xml直接就能给frcnn训练使用. 2)自己制

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化

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说明: Fiiremonkey 的跨平台能力,大家有目共睹(一码同介面跨四平台),唯独移动平台在几何绘图方面,质量始终不尽人意,我也曾试着去修正(如:修正曲线平滑问题),也曾找过第三方案(如:AggPas),但都不完美,我一直在想,移动平台有这么强的绘图能力及质量(Android & iOS),如果能直接拿来用,不是很好?为什么 Firemonkey 要自己重写? 目前网上许多针对此问题的改善方案,但多以控件形式,且需依各平台的绘图函数来绘图,或仅提供固定的几何图形控件,如果能延用现有的 TCa

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UPS.AsPack压缩壳介绍: UPX .AsPack是一款先进的可执行程序文件压缩器.压缩过的可执行文件体积缩小50%-70% ,这样减少了磁盘占用空间.网络上传下载的时间和其它分布以及存储费用. 通过压缩过的程序和程序库完全没有功能损失,和压缩之前一样可正常地运行.对于支持的大多数格式没有运行时间或内存的不利后果.     压缩的原理是什么呢? 压缩就好像把 可执行文件中的 123456 用字母%A代替,789ABC用字母%C代替,这样程序代码的体积不久变小了很多.(要是可以这样压缩,这不

来看看倒排索引压缩.压缩是拿CPU换IO的最重要手段之一,不论索引是放在硬盘还是内存中.索引压缩的算法有几十种,跟文本压缩不同,索引压缩算法不仅仅需要考虑压缩率,更要考虑压缩和解压性能,否则会解压太慢而起不到CPU换IO的作用.早期的索引设计里,在尝试了几十种编码之后,基本都确定性采用差分编码+可变长字节编码.差分的目的在于让索引的文档ID尽可能小,因为压缩小的整数总是比大整数更有效.在索引构建算法中,有一类工作叫做“文档重排”,目的就是通过对文档索引顺序的重新排列,使得索引posting li

网上有很多的SDR SDRAM控制器的代码,但都是基于burst1/2/4/8模式下的,这种模式下传输高速的相机数据还是有点拮据的,所以花了几天把这些模式改造成了页突发模式.我的这个控制器模型是这样的: 图一 这里的有两个缓冲Wrfifo和Rdfifo,它们都是dcfifo(混合宽度异步时钟FIFO).上面的图我画的很丑,但是有些细节要注意,Wrfifo进来是8bit出去是16bit.不管是手机那种摄像头还是工业相机camera_clk都不会很高,在30hz的640x480输出情况下,8进16出

那么这篇博客我们讲的是字节输入输出流:Reader.Writer(下图红色长方形框内),红色椭圆框内是其典型实现(FileReader.FileWriter) ①.为什么要使用字符流? 因为使用字节流操作汉字或特殊符号语言的时候容易乱码,因为汉字不止一个字节,为了解决这个问题,建议使用字符流. ②.什么情况下使用字符流? 一般可以用记事本打开的文件,我们可以看到内容不乱码的.就是文本文件,可以使用字符流.而操作二进制文件(比如图片.音频.视频)必须使用字节流    1.字符输出流:FileWri