if FLAGS.method == 'v2': cluster = YOLOv2AnchorCluster(FLAGS.n, dataset, size, FLAGS.cache_path, FLAGS.cache, FLAGS.iters, FLAGS.verbose) elif FLAGS.method == 'v5': cluster = YOLOv5AnchorCluster(FLAGS.n, dataset, size, FLAGS.cache_path, FLAGS.cache, FLAGS.iters, FLAGS.gen_iters, FLAGS.thresh, FLAGS.verbose)

时间: 2024-02-14 08:17:48 浏览: 74
RAR

pageblock-flags.rar_V2

这段代码根据输入的 `FLAGS.method` 参数选择不同的聚类方法来生成物体检测算法中的先验框。如果 `FLAGS.method` 的值为 `'v2'`，则调用 YOLOv2AnchorCluster 类来进行聚类；如果 `FLAGS.method` 的值为 `'v5'`，则调用 YOLOv5AnchorCluster 类来进行聚类。这两个类都需要传入一些参数，例如先验框个数、数据集、图像尺寸、缓存路径等等。这个过程通常在训练物体检测算法的时候使用，用于生成适合数据集的先验框，以提高算法的检测精度。
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flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_string('dataset', 'cora', 'Dataset string.')

这段代码是使用 TensorFlow 库中的 flags 模块来定义一个名为 dataset 的字符串类型的命令行参数，其默认值为 'cora'。...在代码中，FLAGS 变量是对 flags 模块的引用，可以通过 FLAGS.dataset 来访问该参数的值。
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D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py", line 10, in <module> f = h5py.File(os.path.join(direction, '{1051501}.hdf5'), 'r') File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 567, in __init__ fid = make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr=swmr) File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 231, in make_fid fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl) File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\h5f.pyx", line 106, in h5py.h5f.open FileNotFoundError: [Errno 2] Unable to open file (unable to open file: name = 'D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

错误信息显示，程序需要读取的文件为 "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5"，但是该文件不存在。您需要检查该文件是否存在，或者文件路径是否...

import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 使用 Canny 边缘检测算法检测图像的边缘。 3. 使用鼠标点击来选择边缘上的点。 4. 计算这些点之间的距离，并生成一个 tsplib 数据集。 5. 使用路径规划算法生成一个 TSP 艺术图。 其中，路径规划算法使用的是一...

将这段代码改成自动选取一定数量的点import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个修改后的代码使用 HoughLinesP 方法...

adj, features, y_train, y_val, y_test, train_mask, val_mask, test_mask = load_data(FLAGS.dataset)

根据参数 FLAGS.dataset 指定的数据集名称，该函数会从对应的文件中读取数据，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。具体来说，该函数返回的内容包括： - adj：图的邻接矩阵，用于表示节点之间的连接关系。...

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量，比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称...

adj, features, y_train, y_val, y_test, train_mask, val_mask, test_mask = load_data(FLAGS.dataset)什么意思

- FLAGS.dataset 是一个标志变量，用于指定要加载的数据集名称。 - load_data 函数将根据指定的数据集名称，加载相应的数据。函数返回的结果包括： - adj：稀疏邻接矩阵，表示数据中元素之间的关系。 - ...

flags.DEFINE_string('dataset', 'cora', 'Dataset string.')

这段代码使用了 TensorFlow 的 flags 模块来定义一个字符串类型的命令行参数 dataset，初始值为 'cora'，表示数据集的名称。这个参数可以在命令行中被修改，例如： python my_script.py --dataset citeseer ...

transformed_image = apply_homography_matrix(img_sar, homography_matrix) cv.imread(dataset_train_dir + '/' + kindname[2] + '/' + filename, transformed_image)报错TypeError: Argument 'flags' is required to be an integer

这个报错是因为 cv.imread() 函数的...cv.imread(dataset_train_dir + '/' + kindname[2] + '/' + filename, cv.IMREAD_COLOR) 如果你想读取灰度图片，可以将 cv.IMREAD_COLOR 改为 cv.IMREAD_GRAYSCALE。

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { Mat& image = *(Mat*)param; switch (event) { case EVENT_MOUSEMOVE: if (drawing_box) { //更新矩形框位置 box.width = x - box.x; ...

使用android studio编写个人理财要求提供登录界面给用户 3. 要求有界面让用户输入每天的收入和支出（包括但不限于以下字段：项目名称，金额，录入时间，类别(信用卡/现金) 4. 可以对某笔记录添加文字或者照片备注。 5. 支持按照每日，每月，每年进行统计、查询。 6. 以上内容要求记入SQLITE或者文件系统中，APP重启后不丢失。的代码

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