原创 製作分割數據集

製作語義分割數據集大致需要 (1)使用labelme對數據進行標註,生成對應圖片的json格式。 (2)批量轉化 json文件爲單通道的png文件,根據生成的文件夾,生成語義圖片。 (3)將語義圖片轉化成灰度圖。 1. 用labelme標

原创 顯示R,G,B分量的顏色直方圖

直方圖計算: 輸入圖像Mat,儲存直方圖Mat,直方圖畫布Mat void R_histogram(Mat src,Mat histimg) { //------------------------計算直方圖---------------

原创 tensorflow 學習(一)- 搭建一個三層的神經網絡

一、搭建一個三層的神經網絡 定義添加神經層的函數 1.訓練的數據 2.定義節點準備接收數據 3.定義神經層:隱藏層和預測層 4.定義 loss 表達式 5.選擇 optimizer 使 loss 達到最小   import tensorf

原创 opencv+python: 鼠標點擊圖像,輸出該點的RGB和HSV值

import cv2 # 讀取圖片並縮放方便顯示 img = cv2.imread('D:/6.jpg') height, width = img.shape[:2] size = (int(width * 0.2), int(hei

原创 ubuntu16.04系統:深度學習環境搭建 cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow1.10+ python IDE( pycharm)

注意cuda、cudnn和tensorflow版本的匹配 1. 安裝ubuntu16.04系統     製作系統U盤,對於聯想電腦,按F12設置從USB安裝 2. 安裝cuda8.0(我的顯卡是GTX850m) CUDA是英偉達發佈的基於

原创 ubuntu16.04裝機:安裝搜狗輸入法+設置無線連接

一、安裝搜狗輸入法 1. 先添加以下源,在終端輸入命令:sudo add-apt-repository ppa:fcitx-team/nightly(如果失敗,多來幾次)     更新一下系統,輸入命令:sudo apt-get upda

原创 Win0系統深度學習環境配置cuda9.0+cudnn7.1+Anaconda3.5+tensorflow1.10+opencv4.1

Win10下配置tensorflow的深度學習環境   電腦配置:win10系統+ GTX1080ti 安裝前下載顯卡驅動,CUDA9.0,CUDNN7.1,Anaconda3.5,Pycharm2018社區版 1.安裝CUDA9.0 1

原创 win10+vs2015調用GPU版本darknet實現圖片檢測

1. 生成GPU版本的動態鏈接庫yolo_cpp_dll.dll和yolo_cpp_dll.lib 1)記事本打開yolo_cpp_dll.vcxproj,把cuda10.0改爲自己的cuda版本,sm_75改成自己顯卡對應的計算能力 2

原创 tensorflow 學習(三 ) - 常用的CNN模型

1. AlexNet模型     2012年,Alex等人在多倫多大學Geoff Hinton的實驗室設計出了一個深層的卷積神經網絡AlexNet,原始的AlexNet v1主要由5個卷積層和3個全連接層組成, AlexNet v2去掉了

原创 vs2015 + qt5.8學習(一)- 配置

1. qt5.8下載:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/,QT是一個非常強大的用戶界面應用程序開發框架 2. vs2015安裝 3. vs2015 Qt插件 :qt-vs-tools-msvc201

原创 win10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3訓練自己的數據集並可視化loss和p-r曲線

1. 下載源碼地址:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3,下載預訓練模型VGG16網絡和其他你感興趣的網絡,下載地址: https://github.com/te

原创 vs2015+ qt學習(二)- 讀取圖片並顯示

1. 在UI界面上放2個pushButton和2個label 2. 在QtGuiApplication1.h文件中添加槽相關代碼: 在QtGuiApplication1.cpp中添加槽函數。 3.添加信號和自定義槽 1)點擊編輯信號與

原创 c/c++動態申請一維,二維數組

指針變量名=new 類型名[下標表達式]; “下標表達式”不是常量表達式,即它的值不必在編譯時確定,可以在運行時確定。這就是堆的一個非常顯著的特點,有的時候程序員本身都不知道要申請能夠多少內存的時候,堆就變的格外有用。   1. 動態申請

原创 mfc 多線程使用

MFC的線程有兩種,一種稱爲Work線程,一種稱爲UI線程。一般情況下Work線程與UI線程的區別主要在於UI線程有消息隊列(並不是有沒有界面,這點要注意,UI線程也是可以沒有界面的)。 一、有關創建線程的三種方法:  1.C語言函數,調

原创 win10+endernewton版本faster rcnn編譯訓練自己的數據集

一、endernewton版本faster rcnn源碼運行 個人使用的是git-bash+MinGW模擬linux命令行環境,本文中shell語句如未說明在CMD終端下均爲在git-bash下執行。 1.  一定要使用這個源碼 http