datawhale–cv入門訓練
原始json標註
# 讀取資料
train_json = json.load(
open
('/mypath/cv/dataset/mchar_train.json'))
# 資料標註處理
# 每張中有乙個或者多個數字
defparse_json
(d):
arr = np.array(
[ d[
'top'
],d[
'height'
],d[
'left'
],d[
'width'
],d[
'label'
]# 分別取json中資料d的這些標籤的資料])
arr = arr.astype(
int)
# 將得到的資料標籤進行返回
return arr
# 讀取指定的
img = cv2.imread(
'/mypath/cv/dataset/mchar_train/000000.png'
)# 將指定 000000.png中的中的位置資訊進行讀取
arr = parse_json(train_json[
'000000.png'])
plt.figure(figsize=(10
,10))
plt.subplot(
1, arr.shape[1]
+1,1
)plt.imshow(img)
plt.xticks(
);plt.yticks(
)for idx in
range
(arr.shape[1]
):# arr.shape[1]表示arr有幾行
plt.subplot(
1,arr.shape[1]
+1,idx+2)
plt.imshow(img[arr[
0, idx]
:arr[
0,idx]
+arr[
1,idx]
,arr[
2,idx]
:arr[
2,idx]
+arr[
3,idx]])
plt.title(arr[
4,idx]
) plt.xticks(
);plt.yticks(
)
計算機視覺與深度學習 學習筆記（1）
隨著計算機計算速度的不斷迭代增加，計算機視覺技術的發展也越來越好。隨著深度學習的不斷被人們重新提起，現在深度學習概念使用最多的地方便是結合計算機視覺技術。由於數字影象在儲存在計算機中時，是大量的資料，所以在使用深度學習模型進行訓練時，通常需要涉及到更多關於硬體與軟體方面的各類專業知識。計算機視覺技術...
筆記 計算機視覺筆記
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