import json import numpy as np from labelme import utils import cv2 import os def create_file(file): if not os.path.exists(file): os.mkdir(file) def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindow
想不想把你的名字或者任何文字进行矢量化，自动生成Shapefile矢量文件。 不想？拜拜。 第一步，打开ENVI，呵呵… 第二步，找一景美美的遥感影像或矢量文件。 这个文件将决定我们文字矢量化结果的地理位置。 在ENVI中打开此文件，并加载显示。 这里我选了一景国产高分4号卫星，经过了自动
# 1. 位置提取ROI import cv2 #opencv的缩写为cv2 # import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 # import numpy as np # numpy数值计算工具包 # # def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # img
巡线功能模块 from maix import camera, display, gpio, pwm class FindLine(): def __init__(self): self.THRESHOLD = (4, 53, -99, 87, -72, 70) # 黑色 self.roi = [(i*48, j*48, 48, 48) for i in range(5) for j in range(5)] self.round =
可以采用翻译软件翻译 Temporal RoI Align for Video Object Recognition TL;DR Goal: exploit temporal information for the same object instance in a video. RPN -> proposals proposal -> deformable attention along time axis -> aggregate temporal features to c
模板匹配是一个用处非常大的算子，可以说是传统机器视觉检查上的一个核心 我们以一张名片来举例子，我们以zoomin这个logo为模板 输入图 模板选择 实现的效果（各个角度都可匹配） · 我们上一下代码 *读取图片 read_image(Image, 'mingpian.png') *提取模板图片 gen_rect
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/271 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
Halcon中基于形状的模板匹配过程 Halcon中一个完整的模板匹配过程如下： 读取并显示图像； 确定模板ROI及检测ROI； 创建模型； 匹配模板； ROI仿射变换，得到ROI位置。 举例 如上图所示，每一张图上芯片的位置和角度不固定，需要定位到绿色框内的针脚进行检测，如果以绿色框作为模板ROI，因为图片
ENVI Deep Learning 1.1 Tech Preveiw目前已经发布，仅在内部测试。迫不及待的要跟大家分享一下新的功能，应该跟1.1正式版没有太大区别。 此版本包含了几个关键改进和新功能： 多要素/多类别支持。 新增项目管理功能，用于管理训练图像和ROIs。 训练过程中的状态信息显示改进。 支持NVID
软件试用：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16275745.html SuperView-1 全色分辨率0.5 米，多光谱分辨率2 米，轨道高度530 公里，幅宽12 公里，过境时间为上午10:30。由于SuperView-1 卫星具有很高的敏捷性，可设定拍摄连续条带、多条带拼接、按目标拍摄多种采集模式，此外还可以进行
散点图，表示因变量随自变量而变化的变化趋势，在数据趋势分析或相关性分析，甚至选择样本方面很有用途。 本文以ENVI5.6为例，介绍二维和多维散点图的绘制方法。ENVI5.3及以下版本文中另有说明。 二维散点图 打开一幅多光谱图像，点击Display->2D Scatter Plot，打开二维散点图，如下图所示：
Landsat8一直是遥感界的热门话题。这不仅延续了自1972年以来NASA连续对地观测，而且这颗卫星为科学界带来了一些新的东西——质量评估波段（the Quality Assessment (QA) Band）。根据USGS Landsat Missions webpage，“QA通过标示哪个像素可能受仪器或云层影响，从而提高了科学研究的完整性
一、概述 案例：使用TrackerKCF实现单对象跟踪，而TrackerKCF是扩展模块中的内容所以需要导入头文件：<opencv2/tracking.hpp> 实现步骤： 1.实例化VideoCapture 2.利用VideoCapture.open方法打开视频文件 3.VideoCapture.read读取视频的第一帧 4
Multi-View Spatial Aggregation Framework for Joint Localization and Segmentation of Organs at Risk in Head and Neck CT Images 头颈部CT图像中风险器官的联合定位和分割的多视图空间聚合框架 发表期刊：IEEE Transactions on Medical Imaging 发表时间：2020年 摘要 头颈
训练集图片数：39209 Train/clsid/*.png clsid从0,1……42 测试集图片数：12630 Test/*.png 图片编号从：00000.png到12629.png 训练标签Tain.csv 共39209个标签 Width,Height,Roi.X1,Roi.Y1,Roi.X2,Roi.Y2,ClassId,Path 27,26,5,5,22,20,20,Train/20/00020_00000_00000.png 测试标
1.ROI 含义：Return on Investment（投资回报率），广告投放带来的销售收入和广告成本的比值。 计算：ROI=总收入/总成本*100% 2.ROAS 含义：Return on Ad Spend（目标广告支出回报率），用于衡量每组广告花费能带来多少收入。 计算：ROAS=总收入/广告花费*100% �ROI和ROAS的区别？ 在传统的衡量里，ROI
工业互联网姓”工”还是姓“互”？ 原工信部副部长，北京大学教授杨学山认为，工业互联网还是会姓“工”不姓“互”： “工业互联网的使命是实现工业现代化，是制造业由大变强。这个过程中，使用互联网和带动互联网发展都是副产品，不是主题。” 工业互联网的发展速度 工业互联网的第一个发
需求目的：一般都是做项目时使用opencv的findcontours和drawcontours搭配使用抓取图像内感兴趣区域。 1.Contours函数轮廓点大小排序 当使用findcontours后一般返回是contours, hierarchy两个，contours内包含的是根据设定模式所返回的轮廓。 最常使用：cv2.RETR_EXTE
ZhangSuen法： 论文连接：A fast parallel algorithm for thinning digital patterns 代码连接：https://github.com/bsdnoobz/zhang-suen-thinning 上代码： 代码1 from scipy import weave import numpy as np import cv2 import sys def _thinningIteration(im, iter): I, M = i
classpyqtgraph.ROI(pos, size=Point(1.0, 1.0), angle=0.0, invertible=False, maxBounds=None, snapSize=1.0, scaleSnap=False, translateSnap=False, rotateSnap=False, parent=None, pen=None, hoverPen=None, handlePen=None, handleHoverPen=None, movable=True, rota
FeatureCollection的批量下载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/80340644 var l8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR"); var roi = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Polygon( [[[115.64960937499995, 39.112756306811285], [116.28681640
参考文章： OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取_xiaoheizi_du的博客-CSDN博客_roi区域提取OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换
基于深度学习的目标检测算法综述（一） 基于深度学习的目标检测算法综述（二） 基于深度学习的目标检测算法综述（三） 本文内容原创，作者：美图云视觉技术部 检测团队，转载请注明出处 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学
运行maskrcnn的demo时报错： File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib\site-packages\maskrcnn_benchmark\modeling\make_layers.py", line 10, in <module> from maskrcnn_benchmark.layers import Conv2d File "D:\Anacoda\envs\maskrcnn\lib
1.导入哨兵2数据集 2.绘制下载区域 3.修改绘制区域与数据集名称 4.运行下面代码 //define ROI var roi = ee.FeatureCollection(ROI) //哨兵2去云处理 function s2_rmcloud(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBi
