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EasyDL至LabelImg:下载并转换数据集

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简介:
本教程详解了如何使用LabelImg工具将图片与标注文件转化为适用于EasyDL平台的数据格式,助力快速模型训练。 EasyDL数据集导出到LabelImg工具 数据集的导出并没有官方API支持,本工具通过模拟浏览器下载实现,但因官网可能调整相关链接及参数,并不能保证以后一定可用。 1. 将代码下载至本地。 2. 正常登录自己的百度账号并进入物体检测数据集页面。 3. 使用cookie工具导出现有cookie到`cookie.txt`文件中。该文件格式应为Netscape HTTP Cookie File。 4. 记下需要导出的数据集ID。 本程序基于Python 3.6,不同版本请自行修改代码进行调试。 参考test.py中的示例语句以完成数据集的导出(参数包括数据集id和LabelImg文件夹路径);需预先建立好labelImg目录。 调用方法如下: ```python import easydl2labelImg easydl2labelImg.downloaddateset(20076, rC:\Users\K) ``` 注意,这里的参数包括数据集ID和LabelImg文件夹的路径,请根据实际情况进行调整。

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客服
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  • EasyDLLabelImg
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    本教程详解了如何使用LabelImg工具将图片与标注文件转化为适用于EasyDL平台的数据格式,助力快速模型训练。 EasyDL数据集导出到LabelImg工具 数据集的导出并没有官方API支持,本工具通过模拟浏览器下载实现,但因官网可能调整相关链接及参数,并不能保证以后一定可用。 1. 将代码下载至本地。 2. 正常登录自己的百度账号并进入物体检测数据集页面。 3. 使用cookie工具导出现有cookie到`cookie.txt`文件中。该文件格式应为Netscape HTTP Cookie File。 4. 记下需要导出的数据集ID。 本程序基于Python 3.6,不同版本请自行修改代码进行调试。 参考test.py中的示例语句以完成数据集的导出(参数包括数据集id和LabelImg文件夹路径);需预先建立好labelImg目录。 调用方法如下: ```python import easydl2labelImg easydl2labelImg.downloaddateset(20076, rC:\Users\K) ``` 注意,这里的参数包括数据集ID和LabelImg文件夹的路径,请根据实际情况进行调整。
  • labelimg 标注的分割用 Python 为目标检测
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    本篇文章介绍如何使用Python脚本将LabelImg工具创建的语义分割标注数据转换为适合目标检测模型训练的数据格式,助力计算机视觉任务开发。 Python 可以将 labelimg 标注的分割数据集转换为目标检测数据集。这种处理方法适用于需要从分割任务过渡到目标检测任务的情况。
  • VOT(从vot2013vot2019)
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    简介:本资源提供VOT(视觉对象跟踪)挑战赛从2013年至2019年期间所有序列的数据下载链接,涵盖多种视频跟踪场景与应用需求。 在进行跟踪算法测试时我发现VOT官网在国内可以访问但数据集部分无法显示。考虑到大家可能也缺少这些资源,我决定分享自己下载的VOT数据集。 如果您想支持我的话可以通过赞助一些下载币来获取一个包含百度网盘链接的txt文件;当然不赞助也没问题。这个百度网盘里包含了从2013年到2019年的所有短视频跟踪数据集,请大家注意查收。
  • 将txt格式为xml格式,将yolov5为COCO
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    本项目提供了一种高效的方法,用于将txt格式的数据集转换成xml格式,同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集,便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置,可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
  • 从MNIST官网直接为.mat文件
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    本简介指导用户如何从MNIST官方网站下载数据集,并通过特定脚本或工具将其转换成.mat格式,便于MATLAB等软件进一步处理和分析。 现在从moist官网下载4个文件,在MATLAB环境下运行程序。注意需要更改默认路径设置。
  • Kettle中循环提取结果传递内部
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    本文章介绍了如何在Kettle(也称Pentaho Data Integration)中设计一个工作流程,通过循环读取数据库查询的结果集,并将这些记录逐一传递给转换中的其他组件进行进一步处理。这一技术为复杂的数据抽取、清洗和加载任务提供了强大的支持工具。 在Kettle循环转换(t1.ktr)中获取结果集,并将其传递到转换2(var.ktr),最终输出至本地txt文件。 首先通过JavaScript步骤jobj1.kjb来处理上一步的结果: ```javascript var prevRow = previous_result.getRows(); // 获取上一个传递过来的结果 if (prevRow == null || prevRow.length === 0) { false; } else { parent_job.setVariable(tables, JSON.stringify(prevRow)); // 将表名以数组形式保存到变量table1中 } ```
  • 将div为图片.zip
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    本资源提供了一种简单有效的方法,用于将网页中的div元素转化为图像文件,并支持直接下载。包含详细代码和使用说明,适用于前端开发人员和网站维护者。 将div转换为图片并直接下载的功能可以直接运行。
  • STM32F4摄像头为BMP上传OneNet.zip
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    本项目实现通过STM32F4微控制器采集摄像头图像数据,并将其转换为BMP格式文件后上传至OneNet平台,便于远程监控与数据分析。 STM32F4是一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器,在嵌入式系统设计特别是物联网(IoT)项目中被广泛应用。一个名为“stm32f4摄像头数据转bmp上传onenet.zip”的压缩包提供了一套完整的解决方案,用于从STM32F4获取摄像头数据,并将其转换为BMP格式后上传至OneNet云平台。 1. STM32F4 微控制器:STM32F4系列是意法半导体(STMicroelectronics)生产的高性能、低功耗的32位微控制器,具备浮点运算单元(FPU),适合高速处理图像数据。在物联网项目中,它常作为核心处理器来收集、处理和传输数据。 2. 摄像头接口:STM32F4通过SPI、I2C或MIPI CSI等接口与摄像头模块通信以获取实时视频流。开发者可能已经实现了相应的驱动程序确保稳定的数据传输。 3. BMP图像格式:BMP是一种未经压缩的位图文件,适合资源有限的嵌入式系统使用,因其编码较为简单。项目中STM32F4将接收到的摄像头数据转换为BMP格式以便本地存储或上传至云端。 4. 图像处理算法:为了实现从摄像头数据到BMP图像格式的转换,项目可能包含像素和色彩空间等变换相关的高效且资源占用少的算法以适应STM32F4性能限制。 5. OneNet云平台:OneNet是中国移动提供的物联网开放平台。它支持设备接入、数据存储、数据分析及丰富的API接口,便于开发者构建物联网应用。在这个项目中,BMP图像被上传到OneNet实现远程监控或数据分析功能。 6. 物联网协议:在将数据发送至OneNet时可能使用了MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)等轻量级的发布订阅消息协议适合资源有限设备进行通信。 7. 代码结构:考虑到描述中提到简洁实用,项目很可能包含清晰的代码结构和良好的注释方便其他开发者理解和复用。主要部分包括摄像头驱动、图像处理函数、网络通信模块以及与OneNet平台交互的API等。 8. 开发工具:STM32F4开发通常需要IDE如Keil uVision或IAR Embedded Workbench,编程器如STLink或JLink也是常用的辅助调试工具之一。 9. 应用场景:此项目适用于智能家居、智能安防和工业监控等多种物联网应用场景。通过使用STM32F4实现摄像头数据的实时处理及远程传输提高了系统的智能化程度。 10. 学习价值:对于学习嵌入式开发的学生或工程师来说,这个项目是一个很好的实践案例涵盖了硬件接口、图像处理以及网络通信等关键知识点有助于提升实际开发能力。 该压缩包提供的项目实例包括了STM32F4微控制器的使用、摄像头数据处理、BMP格式转换及物联网通信等多个技术点是进行物联网项目开发的重要参考资料。
  • LabelImg可用版本
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    LabelImg是一款开源的图像标注工具,支持多种格式数据集创建和标签编辑。本文提供最新及历史版本的下载链接与安装指南。 LabelImg的历史版本可以运行。使用方法:解压后,执行./labelimg.py命令。
  • 使用PHP将HTML为Word
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    本教程介绍如何利用PHP技术将网页内容(HTML格式)转化为Microsoft Word文档,并实现直接下载功能。适合需要处理大量网页数据转存为文档的用户学习。 这是自己开发的一款将HTML页面转换为Word文档的PHP功能类。它最适合用于静态HTML页面,并且也可以处理接口数据请求。