VIA是一款很好用的标注软件,基于网页,不过现在开源的大多数目标检测器都是基于COCO训练和测试的,我们如果想要训练自己的数据集,要么修改源代码,要么将自己的标注格式改成COCO格式,采用第一种方法很容易出错,那么格式转换就是一个比较简单的办法,我找了好久没有看到VIA格式转为COCO格式的工具或者博客,于是干脆决定自己写一个吧,写的过程参考了https://github.com/waspinator/pycococreator/,在我的另一篇博客"PANet训练自己的数据集“中,我解释了二者格

一.原数据:多行有序 SELECT CC.techname FROM PPEflow BB LEFT JOIN pubgyxxb CC ON BB.techno = CC.techno ORDER BY BB.globalOrder 二.转换后数据: SELECT '[' + CC.techname + ']-→' + '' FROM PPEflow BB LEFT JOIN pubgyxxb CC ON BB.techno = CC.techno ORDER BY BB.globalOrder

C#  结构体和List<T>类型数据转Json数据保存和读取 一.结构体转Json public struct FaceLibrary { public string face_name; public byte[] face_Feature; } //序列化结构体 facelibrary = new FaceLibrary(); facelibrary.face_name = "zhangsan"; facelibrary.face_Feature = new byte

数据形式如下: var mycars = [];//定义数组存放多条数据 for(var i=0;i<2;i++){ var jsonData = {};//定义变量存放单条数据 jsonData.MainCmdID = 1; jsonData.SubCmdID = i; mycars[i]=JSON.stringify(jsonData);//单挑数据转为json格式,存放到数组 } var toStr="";//定义字符变量准备拼接json for (var i=0;i<

python操作txt文件中数据教程[3]-python读取文件夹中所有txt文件并将数据转为csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 import csv import os SUM_LOG_FILE = [] # sum_csv文件名 INDIVIDUAL_LOG_FI

1.python2将base64数据写成图片,并将数据转为16进制字符串的方法 import binascii img = u'R0lGODlhagAeAIcAAAAAAAAARAAAiAAAzABEAABERABEiABEzACIAACIRACIiACIzADMAADMRADMiADMzADd3REREQAAVQAAmQAA3QBVAABVVQBMmQBJ3QCZAACZTACZmQCT3QDdAADdSQDdkwDungDu7iIiIgAAZgAAqgAA7gBmAABmZgBVqgBP7g

C# -- HttpWebRequest 和 HttpWebResponse 的使用 C# -- HttpWebRequest 和 HttpWebResponse 的使用 结合使用HttpWebRequest 和 HttpWebResponse,来判断一个网页地址是否可以正常访问. 1.举例 class Program { static void Main(string[] args) { string strUrl = "https://www.baidu.com"; HttpWeb

mha格式的CT体数据转为jpg切片 mha格式 .mha文件是一种体数据的存储格式,由一个描述数据的头和数据组成,一般我们拿到的原始医学影像的数据是.dcm也就是dicom文件,dicom文件很复杂包含了各种各样的标签,通常我们只关心dicom里的影像信息,所以一般会把多个dicom切片转成一个文件,例如.mha .mhd文件,这些文件里只包含简单的描述信息和体数据信息,便于处理..mha的文件的样子如下图 上半部分是关于数据的介绍,例如数据的维数,体素的真实的大小,数据的存储的类型等,下面的

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:37(动态行转列 某一行数据转为列名) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

介绍 opencv除了支持常用的物体检测模型和分类模型之外,还支持openpose模型,同样是线下训练和线上调用.这里不做特别多的介绍,先把源代码和数据放出来- 实验模型获取地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 基于coco数据的代码实现 import cv2 import time import numpy as np from random import randint image1 = cv2.imread(

我们在做一些图像处理时,往往会涉及到RGB565这种图像数据格式.由于其每个像素仅占2个字节,对于不需要像素透明度的情况下使用RGB565既能基本能保证图像的色彩,又能降低图像数据尺寸,节省带宽.因此,RGB565将会是一种常用的比较经济的图像处理的格式. 下面就来描述一下如何在iOS中将一段RGB565的原始图像数据转为UIImage对象.见以下代码: - (UIImage*)imageFromRGB565:(void*)rawData width:(int)width height:(int

在eclipse中javaEE环境下: 这儿并没有连接数据库,而是将数据存放在map集合中: 将各种架包导入lib下... web.xml文件配置为 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/

由于产品运营部需要采用第三方个推平台,来推送消息.如果手动一个个键入字段和字段值,容易出错,且非常繁琐,需要将mysql的数据转换为json数据,直接复制即可. 本文将涉及到如何使用Python访问Mysql数据库及读取获取数据(前提需要安装MySQLdb第三方库哦),以及如何将数据转换为json数据,最后保存成文件输出. 代码如下:注释比较详细了. # coding=utf-8 ''' Created on 2016-10-26 @author: Jennifer Project:读取mysq

m_Orchestrate learning system---三十五.php数据和js数据的解耦:php数据(php代码)不要放到js代码中 一.总结 一句话总结:也就是以html为中介,用html存储数据,用js取数据 html 存 js 取 html 中介 json JSON.parse() html() 可以放在div标签里面,js中使用的时候直接找到这个div拿就可以了 也就是以html为中介 用html存储数据 <div id="fry_analyze_record_graph

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

在Web开发中常常遇到树形数据的操作,如菜单.组织机构.行政区(省.市.县)等具有层级关系的数据. 以下以行政区为例说明树形数据(层级关系数据)的存储以及实现,效果如图所看到的. 1 数据库表结构设计 树形数据一般通过父节点和子节点实现数据之间的层级关联,层级关系在数据库中主要通过主键和外键来实现. --使用Oracle数据库 --创建行政区表 create table TB_XZQ ( code NUMBER not null, --行政区编码,主键 parent_code NUMBER, -

上一篇介绍过数据差距与数据岛的背景,这里不再赘述,请翻阅上一文.此篇在Sqlserver上给大家演示1000万条记录的计算性能. 测试电脑软硬件说明 一般般的笔记本电脑,2017年7月,价格:4500+. 数据构造 1000万行数据,由10万个用户+每用户100条记录组成,同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成. 使用循环和随机函数,实现删除10万条数据,因测试时先建了索引再删除数据,慢得一塌糊涂,最终中途中止了,没有实际删除这么多数据. 关系型数据库,性能优化的核心是适当的索引,此

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

参考百度知道:http://jingyan.baidu.com/article/f7ff0bfc1cf22c2e26bb138d.html 将数据库中带有X.Y坐标的二维表转换为空间点数据:从数据中将数据导出为excel文件,然后在arcmap中进行shp文件创建.当出现下面的错误时,将高版本的.xlsx文件另存为.xls文件再尝试在Arcmap中打开excel文件. 转换步骤如下: (1)在arcmap中打开excel文件(.xls) (2)右键,将excel数据导出为.dbf文件:在导出数据

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

博主给大家介绍一下ArcScene数据与Sketchup数据的交互. 应用软件:ArcGIS10.2.Sketchup.Photoshop (1)利用Google earth影像采集小区主要建筑物.可以采取将Google影像下载配准,在arcmap中进行采集,也可以在google earth 中进行采集,输出KML,然后导入到arcmap中.Pgdb中添加"height"属性字段,里面存储每栋建筑物高度.一般假设每层建筑为3m,建筑物高度=层数*3 (2)在ArcScene中对采集的建