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使用 keras-yolov3 批量测试并保存结果

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简介：
本项目利用Keras框架下的YOLOv3模型进行批量图像的目标检测，并自动保存每个图像的检测结果与对应的图片文件。 几个月前我开始使用YOLOV3-keras，并训练了一个数据集。在测试过程中发现源码作者的测试代码不够完善，所以我对其进行了相应的调整： 1. 批量处理图片：将待测图片放入./test路径下，在进行测试时，第一张图片大约需要2秒左右的时间加载模型，后续每一张图片的耗时约为0.1秒。 2. 保存测试结果：完成所有图片的测试后，会自动在result文件夹中生成相应的输出内容以备查阅。 3. 输出详细信息至result.txt：该文本段落件包含了每一个边界框（bbox）的具体细节。

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  • 使用 keras-yolov3 批量测试并保存结果
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    本项目利用Keras框架下的YOLOv3模型进行批量图像的目标检测，并自动保存每个图像的检测结果与对应的图片文件。 几个月前我开始使用YOLOV3-keras，并训练了一个数据集。在测试过程中发现源码作者的测试代码不够完善，所以我对其进行了相应的调整： 1. 批量处理图片：将待测图片放入./test路径下，在进行测试时，第一张图片大约需要2秒左右的时间加载模型，后续每一张图片的耗时约为0.1秒。 2. 保存测试结果：完成所有图片的测试后，会自动在result文件夹中生成相应的输出内容以备查阅。 3. 输出详细信息至result.txt：该文本段落件包含了每一个边界框（bbox）的具体细节。
     
  • MATLAB批量圆检测及自动保存結果
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    本项目介绍如何利用MATLAB进行高效圆检测，并实现结果的自动化保存。通过编写脚本简化图像处理流程，提高工作效率。 可以批量处理文件中的图片，检测圆形，并将结果图自动保存到指定文件夹。同时，圆的半径和坐标将以表格形式存入另一个指定文件中。
     
  • 使用Python将图片批量读取并保存为NPZ文件
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    本教程介绍如何利用Python编程语言高效地批量读取图像文件，并将其数据压缩存储为NPZ格式，便于后续的数据处理和机器学习应用。 批量读取图片并将其存储到四维数组中，然后保存为npz文件。这有助于创建自己的深度学习数据集进行训练。
     
  • 使用MATLAB批量预处理图片并保存为MAT和JPG格式
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  • 使用 MATLAB 批量旋转文件夹中所有图片90度并保存
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  • 保存YOLACT的检测结果并计算mask边缘坐标
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    本项目介绍如何利用深度学习框架保存YOLACT模型的目标检测结果，并详细讲解了计算每个检测目标的掩码边缘坐标的步骤和方法。 保存Yolact检测结果的数据结构如下：{ object: [ { type: , score: , is_crowded: 0, bbox: [x,y,w,h], segmentation: [] # mask } ]}生成的json文件，以图片名字为准。由于路径问题，暂不支持视频检测结果保存（可自己编写生成路径的逻辑）。
     
  • 批量转换并保存图片为灰度图
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    本工具提供便捷的功能，能够将用户上传的一批彩色图片迅速转换成高质量的灰度图像，并支持快速下载，适用于各种需要黑白图像处理的工作场景。 将本地文件夹中的图片批量处理成对应的灰度图，并保存到本地。
     
  • 使用MATLAB批量裁剪并保存鼠标选定的矩形区域图片
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    本教程介绍如何利用MATLAB编写脚本，实现对多张图片中手动选取的矩形区域进行自动裁剪和保存的功能。 Matlab程序可以批量操作：用户通过鼠标在图片上点选矩形区域后，程序会自动剪切并保存该区域的图像，整个过程可以直接运行。
     
  • 保存VOT结果.zip
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    保存VOT结果.zip包含了一系列视觉对象跟踪（Visual Object Tracking, VOT）挑战中算法性能的数据和分析。该压缩文件旨在为研究人员提供一个评估与比较不同跟踪方法效果的平台，促进视觉跟踪技术的进步与发展。 用于保存VOT数据集的结果，将生成的.txt文件拷贝到vot-toolkit中就可以进行实验分析。本代码以csr-dcf为例。使用参考博客的内容可以指导相关操作。
     
  • 保存OTB结果.zip
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    保存OTB结果.zip 文件包含了一系列针对视频目标追踪（Object Tracking Benchmarks, OTB）挑战的数据集进行跟踪算法测试的结果文件。这些数据对于评估和比较不同目标跟踪技术的有效性至关重要，为研究者提供了宝贵的实验依据。 用于自己保存OTB数据集的结果，将生成的.mat文件拷贝到benchmark中就可以进行实验分析。本代码以groundtruth为例，并参考相关博客内容编写。